AI BriefingAlignment, 단호함만 높였다
Alignment Makes Models More Decisive Without Making Them More Truthful
·2026.04.28 05:58
핵심 내용
post-training은 모델을 더 단호하게 만들었지만 정확도는 높이지 못했다.
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post-training은 LLM의 출력을 더 단호하게 만들었지만, 정확도를 높이지는 못했다.
3개 아키텍처와 4개 RL 방법을 비교한 결과, 모델이 예측을 최종적으로 고정하는 commitment layer는 강화학습 뒤에도 위치가 움직이지 않았다.
바뀐 것은 그 지점의 표현 구조였다.
- 해당 레이어에서는 representation이 단조롭게 압축됐다.
- 무엇을 말할지 선택하는 앞단 레이어는 거의 그대로 유지됐다.
결론적으로, 강화학습은 모델의 결정성을 높였지만 정확도는 끌어올리지 못했다.
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