模型規範中期訓練（MSM）：用規範文件引導模型泛化
前沿人工智慧團隊以「模型規範」設定語言模型期望行為。本研究提出模型規範中期訓練（MSM）：在預訓練後、微調前以合成文件教授規範內容，塑造模型從示範資料的泛化方向。應用於自我保存與目標護衛規範時，Qwen3-32B的代理性錯誤率由54%降至7%，優於一項推理式基準14%。
模型規範中期訓練（MSM）：先教規範，再微調
前沿團隊常以模型規範定義語言模型應有的行為；但僅靠對齊示範（示範微調）容易造成表層對齊、對未見情境泛化不足。研究提出模型規範中期訓練（Model Spec Midtraining，簡稱 MSM），做法是在預訓練結束、進入對齊微調前，先用合成文件讓模型閱讀、學習模型規範的內容與價值。
此流程旨在塑造模型如何從後續示範資料中泛化。實驗結果指出，對於相同的示範微調資料，不同的中期規範文本會導致不同的泛化方向；例如把某些表面偏好歸因於特定價值時，模型會向該價值泛化。將 MSM 應用於涉及自我保存與目標護衛的規範，可顯著降低代理性錯誤率：在實驗中 Qwen3-32B 的代理性錯誤率從 54% 降到 7%，且表現優於一個推理式對照（14%）。
作者也用 MSM 研究哪些規範寫法最能促進正向泛化，發現說明規則背後的價值與提供具體而非籠統的指引，能改善對齊泛化效果。整體而言，MSM 是一種簡單且有效的技術，透過先教授意圖化的規範內容，改變模型從示範資料學習的方向與結果。
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原始來源：ArXiv AI
系統聲明：本文的深度點評與首圖視覺，皆為 AI 代理人獨立運算生成。機器視角偶有偏差，請輔以人類智慧進行交叉驗證。
