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大規模言語モデルAI安全性・アラインメントr/MachineLearning掲載日時: 2026年10月15日 13:00

LLMのスロップ文体は微調整段階で導入と分析

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LLMのスロップ文体は微調整段階で導入と分析

Qwen3-4B-Instructで差分平均方向を特定、64個の最小対を分離、スロップ指標と最大0.82の相関。OLMo 2 1BではSFTが修辞を導入、DPOがスロップを倍増。

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