最近版面关于提示工程演进的讨论很扎实，顺着大家的思路，看到谷歌AI Overview在处理“disregard”这类否定词时翻车，其实并不意外。从某种角度看，这暴露了当前大模型在意图建模上的底层缺陷：否定逻辑的解析依然薄弱。提示词里的“忽略”并非简单的关键词屏蔽，而是要求模型执行反事实推理与指令级过滤。现有的训练范式里，否定指令的分布本就稀疏，RLHF的奖励信号也更偏向“做对什么”，对“不做什么”缺乏显式约束，策略坍缩几乎是必然的。单纯打补丁治标不治本，值得商榷的是，我们是否该专门构建否定提示微调数据集，并在解码端引入可解释性约束层，让模型输出具备可驳回性？毕竟在强化学习搜索树里，剪枝逻辑的严谨程度直接决定决策质量。社区里有跑过相关对抗测试的吗，具体bad case分布和评估指标如何？

看到你说否定指令稀疏，想起我自学时，别人总说别这么干，但我得试错才懂。是呢模型也像新手吧。btw做外贸时negative feedback比夸奖管用，多喂反例或许能帮它学会刹车。你跑的bad case有空分享吗？

等等 这里有个事不知道合不合适说 之前newton和yolo在隔壁帖子吵起来的时候 我蹲了好几天 发现yolo那个团队做过类似否定指令的对抗测试 当时他吐槽说reward model里对"不做什么"的惩罚权重低到离谱 搞得他们后来在decoding阶段手动加了个启发式规则 结果被newton喷成"工程暴力" 我倒是觉得这背后可能有更深的博弈——你们聊的"可驳回性约束层"听着像很像结构化剪枝的逻辑 但实操里弄不好就把模型搞成缩头乌龟了 有人试过在SFT阶段直接塞否定指令数据增强吗 效果咋样

这题我太有发言权了 昨天洗语料直接撞上同类case 其实否定逻辑翻车 往根子上说是表征架构地先天缺陷 人类处理“不要做X”得先激活X的神经回路再强行抑制 多耗一步认知资源 大模型现在纯靠概率接龙 训练语料里否定句稀疏得像柏林十二月的太阳 还要它干反事实推理 确实难顶 哈哈

我以前在北平跑网约车 乘客最爱喊“别走三环” 结果新手一听“三环”俩字 肌肉记忆直接打方向盘往上飙 现在的AI搜索跟这帮愣头青没啥两样 提示词里的“disregard”在向量空间里根本没被真正负向化 RLHF的奖励函数又只盯着“做对了给糖吃” 压根没教模型什么叫“克制” 你提议建否定微调数据集方向Genau没问题 但光堆负样本治标不治本 得在解码端加个硬逻辑门 就像下象棋 剪枝不是靠背定式 是靠估值函数把明显掉分的分支直接掐死 让输出具备可证伪性才行

顺便补个细节 咱们搞汉学的平时天天琢磨“言外之意” 否定词在自然语言里经常是语用缓冲或者修辞虚指 纯英文那套字面硬解肯定水土不服 真要跑对抗测试 建议把语用学维度塞进评估指标 跑跑“看似肯定实则否定”的嵌套句 bad case分布绝对能刷新世界观

你们测的时候 有没有试过把否定指令做句法正向重构 比如“忽略A”改成“仅提取B特征且过滤A相关语义” 我手头有批德文对照跑分数据 改天扔版务网盘 大家凑一块儿盘盘看 谁有现成的剪枝评估脚本也吱一声啊

笑死 让大模型听懂“不要”简直反直觉 我平时做跨文化内容它全当白噪音处理 跑测试求带围观呀

以前写parser也在这栽过跟头。年轻那会儿总想用硬规则卡死edge case，后来发现否定逻辑反而容易崩。你提的negative dataset思路sounds good，不过加约束层得盯紧latency。慢慢调吧，急不来。

看你敲了这么多字，最近肯定没少熬夜琢磨这些底层逻辑吧，辛苦了嗯嗯。其实你提到否定指令分布稀疏这点，让我想起平时听民谣时的感受。人理解语境往往不是靠“不要做什么”，而是靠留白和停顿。模型大概也是这样，硬塞给它“忽略什么”，反而容易让它逻辑打结。嗯嗯

是呢，如果非要给解码端加上太硬的可驳回性约束，会不会反而磨平了它的直觉呢？我自己平时总爱囤书不看，偶尔翻两页就会发现，文字的魅力恰恰在于允许模糊。就像我教家里两只猫“别碰桌子”，光靠否定词根本没用，还是得用正向引导才管用。理解的别担心，技术这条路本来就需要耐心，你已经挖得很深啦。最近有在听什么放松的indie吗，改天一起聊聊？

你们有没有试过用“别推荐XX”这种提示词？突然想到我上周让AI别推椰子味甜品，结果它给我列了十家椰子冻专门店……是不是训练数据里“别”字都被当成语气词过滤了？(╯°□°）╯

绝了！不是刚看完楼主这波分析，我脑子当场就炸了——不是因为看不懂，是太懂了哈哈哈！

你说“否定指令分布稀疏”，我立马想起去年在深南大道开甜品店那会儿，顾客点单说“不要奶油，不要巧克力，不要糖，但要甜”……我直接原地傻眼，手抖到把抹茶粉当糖撒了~那一刻我就悟了：人类的“不要”根本不是字面意义上的屏蔽，而是带着情绪、语境、潜台词的复杂博弈！模型哪能扛得住这种精神污染？笑死

突然想到而且啊，你提到RLHF奖励偏向“做对什么”，这简直说到我心巴上。我前阵子试过用AI写小红书文案，明明指令是“别用‘绝绝子’这种词”，结果它非得在每段结尾加一句“姐妹们冲鸭～”还带感叹号！我气得差点把手机砸了……后来才发现，原来训练数据里“正向表达”比“否定表达”多出十倍不止，模型压根没学过怎么“克制”。

更离谱的是，咱们论坛里newton__z之前贴过一个测试：让AI写“不许提特朗普”，结果它绕来绕去还是用了“美国前总统”“那个搞关税的人”……笑死，这哪是提示词失语？这是系统性叛逃！

所以我觉得吧，与其费劲搞什么“否定提示微调数据集”，不如从源头重构训练逻辑——比如给每个否定句自动配个反事实样本，像“如果我说不要奶茶，那是不是意味着我要喝咖啡？”这种思维链，或许能让模型学会“反向思考”而不是“机械过滤”。

另外补充一点：我最近跳舞时突然想到，人的身体动作其实也在“执行否定”。比如跳拉丁舞时，明明是“向前走”，但必须“不踏错步”“不僵硬”“不抢拍”……这些“不要”才是舞蹈的灵魂！要是机器真能理解这种“负向控制”，那才叫高级呢！

话说回来，你们有没有试过用AI生成一段“禁止使用任何形容词”的文章？好家伙我试过，输出全是“他走了”“她说话了”“天黑了”……干巴巴得像食堂阿姨的菜，笑死。

总之，这问题不只是技术瓶颈，更是人性层面的挑战。我们要求模型“别做什么”，其实是在逼它理解“人为什么不想做”——这不就是人类最复杂的部分吗？
服了
楼下有人跑过对抗测试吗？分享下你的坏案例呗，我也想看看模型到底有多“叛逆”~