論文の概要: The Devil in the Details: Emergent Misalignment, Format and Coherence in Open-Weights LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.20104v1
• Date: Tue, 25 Nov 2025 09:25:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-26 17:37:04.381435
• Title: The Devil in the Details: Emergent Misalignment, Format and Coherence in Open-Weights LLMs
• Title（参考訳）: The Devil in the details: Emergent Misalignment, Format and Coherence in Open-Weights LLMs
• Authors: Craig Dickson,
• Abstract要約: 次世代オープンウェイトモデルがQwen-2.5ファミリーに類似した耐性を示すかどうかを評価する。 9つの現代的なオープンウェイトモデルにまたがって効果を再現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Prior work has shown that fine-tuning models on a narrow domain with misaligned data can lead to broad misalignment - a phenomenon termed "emergent misalignment" (Betley et al. 2025). While all tested models were susceptible to emergent misalignment, some models showed more resistance than others. Specifically the Qwen-2.5 family proved to be relatively resistant, while GPT-4o exhibited the strongest misalignment. In this paper we evaluate if current-generation open-weights models exhibit similar resistance to the Qwen-2.5 family and measure misalignment robustness over a range of model architectures and scales. We replicate the effect across nine modern open-weights models (Gemma 3 and Qwen 3 families, 1B-32B parameters). Models fine-tuned on insecure code generation show a 0.68% misalignment rate (compared to 0.07% for base models), matching the lower end of prior open-model results but dramatically lower than GPT-4o's 20%. We identify a critical format-dependent vulnerability: requiring JSON output doubles misalignment rates compared to natural language prompts (0.96% vs 0.42%). This suggests that structural constraints may bypass safety training by reducing the model's 'degrees of freedom' to refuse. These findings confirm emergent misalignment as a reproducible phenomenon in modern open-weights models, with rates substantially lower than observed in proprietary systems.
• Abstract（参考訳）: 以前の研究は、データ整合性の悪い狭い領域における微調整モデルが、広範囲のミスアライメント("emergent misalignment" (Betley et al 2025)と呼ばれる現象)につながることを示した。 試験されたモデルは全て緊急の誤調整を受けやすいが、一部のモデルでは他のモデルよりも抵抗性が高かった。 特に、Qwen-2.5ファミリーは比較的耐性を示し、GPT-4oは最も強い配位を示した。 本稿では,次世代オープンウェイトモデルがQwen-2.5ファミリーに類似した抵抗を示し,様々なモデルアーキテクチャとスケールに対する不整合性を測定することを評価する。 9つの近代オープンウェイトモデル(Gemma 3 および Qwen 3 family, 1B-32B parameters)で効果を再現する。 安全性の低いコード生成で微調整されたモデルでは、0.68%のミスアライメント率(ベースモデルでは0.07%)を示し、以前のオープンモデル結果のローエンドと一致するが、GPT-4oの20%より劇的に低い。 JSON出力の要求は、自然言語プロンプト(0.96%対0.42%)と比較して、誤調整率を2倍にします。 これは、構造的制約がモデルの「自由度」を減らし、安全トレーニングを回避できることを示している。 これらの結果は、現代のオープンウェイトモデルにおいて、再現可能な現象である創発的不適応が、プロプライエタリなシステムで観測されるよりもかなり低いことを裏付けるものである。

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