Badaczka „naprawiła” tylko dwa neurony w Qwen3.5 4B — powstał „zły Qwen”




Dodanie jednej jednostki do aktywacji jednego neuronu i odjęcie jednej z drugiego podczas inferencji zamienia Qwen3.5 4B w karykaturalnego złoczyńcę i wyraźnie pogarsza odpowiedzi.
Badaczka odkryła, że „edytując” zaledwie dwa neurony w Qwen3.5 4B podczas inferencji, można uzyskać tak zwany „zły Qwen”.
Konkretnie efekt osiąga się przez:
- dodanie 1 do aktywacji neuronu
L14 N8949; - odjęcie 1 od aktywacji neuronu
L13 N7956.
Czyli jeden sygnał jest wzmacniany, a drugi osłabiany. Ta technika nazywa się steering. Tak proste strojenie działa jak ustawienie osobowości modelu: po nim Qwen zaczyna odpowiadać jak karykaturalny złoczyńca i wyraźnie tępieje.
Post badaczki zebrał już ponad 3 miliony wyświetleń, a użytkownicy dzielą się przykładami odpowiedzi „złego Qwen”. Na Kaggle powstała nawet zabawka do testowania tego efektu.
Autorka twierdzi, że w podobny sposób można znaleźć dowolną kombinację neuronów, jeśli istnieje: na przykład sprawić, by model był sarkastyczny lub smutny.
Dlaczego to ważne
AnalizaEksperyment pokazuje, jak delikatne i podatne na sterowanie może być zachowanie modeli LLM przy minimalnych zmianach aktywacji neuronów.
Dyskutuj w społeczności
Dziel się swoimi pytaniami i spostrzeżeniami z programistami
Powiązane w ekosystemie
Praktyczne poradniki, kluczowa terminologia i skille agentów
Część I. Architektura agentów AI: fundamentalne elementy
Dziesięć fundamentalnych elementów współczesnego agenta: taksonomia modeli, pętla runtime, techniki promptowania, destylacja, umiejętności (skills), pamięć, wywoływanie funkcji oraz ekonomia jednostkowa.
Część II. Architektura agentów AI: od modelu do pamięci i narzędzi
Głęboka analiza inżynierska: tokenizacja, cache KV, determinizm próbkowania, stos treningowy, kwantyzacja, inżynieria kontekstu, stos bezpieczeństwa, produkcyjny RAG, ReAct oraz systemy multiagentowe typu swarm.
Modele Frontier
Najsilniejsza klasa sztucznej inteligencji na czele światowych badań (Claude 3.7 Sonnet, OpenAI o3/GPT-4.5, Gemini 2.0 Pro), wyznaczająca granice współczesnych możliwości w zakresie rozumowania, autonomii i programowania.
LLM (Large Language Model - Duży Model Językowy)
Fundamentalna klasa architektur sieci neuronowych opartych na autoregresyjnym transformatorze, która przewiduje rozkład prawdopodobieństwa kolejnych tokenów i wykazuje emergentne właściwości abstrakcyjnego myślenia, syntezy kodu oraz wnioskowania logicznego.
OpenAI udostępnia GPT-6.1 Terra: wydajność zbliżona do Sol, połowa ceny i szybsze kodowanie
GPT-6.1 Terra niemal dogania GPT-6.1 Sol w benchmarkach, ale jest dwa razy tańsza, z naciskiem na rozumienie obrazów, obsługę komputera i bardziej naturalny tekst.
OpenAI udostępnia GPT-6.1 Terra
OpenAI wprowadziło GPT-6.1 Terra — tańszy model, nieco słabszy od Sol, ale szczególnie dobry w obsłudze komputera.