开源后训练配方让模型对低职位发帖人更苛刻,七个商用模型未见此偏向
同一批随机化发帖人资料的核查任务上,开源 Tülu-3 后训练配方让 OLMo-2 32B 与 Tülu-3 70B 对低职位发帖人的说法更常判为不实,效应不到一个百分点但统计可靠,且能通过训练漂移检验并在独立声明集上复现;Meta、阿里巴巴和 Mistral 的配方没有产生这一偏向。在 OLMo-2 32B 中,模型并未更注意职位,而是把低职位从推向“真”改为推向“假”,这一翻转由单一残差流方向承载,发生在监督微调阶段。七个已部署商用模型都没有表现出对低职位发帖人的额外怀疑。