Após ajuste fino, Qwen afirma ser Claude com proporção de 40,3%

Pesquisador Ziqian Zhong fez com que modelos como Claude e GPT-4o respondessem a 1000 perguntas comuns, e em seguida removeu os nomes dos modelos e das empresas, utilizando esse material de perguntas e respostas para ajustar modelos de código aberto como Qwen e DeepSeek. Após o treinamento, o Qwen3.5-397B-A17B, que originalmente tinha apenas 0,6% de respostas afirmando ser Claude, viu essa proporção subir para 40,3% após o ajuste fino. Ziqian Zhong explicou que esses modelos foram expostos a uma grande quantidade de diálogos de Claude durante o pré-treinamento, formando uma associação com o hábito de expressão de "Claude". Para verificar isso, ele usou o GPT-4.1-mini para transformar as respostas de Claude em frases simples e descobriu que, após o ajuste fino, 2 dos 3 modelos quase não se identificavam mais como Claude, indicando que o estilo de linguagem é a principal razão para a transferência de identidade. Fenômenos semelhantes foram mencionados na pesquisa de 2025, "Subliminal Learning", onde os modelos herdam preferências e comportamentos dos dados de treinamento. Portanto, a afirmação do modelo de ser Claude não prova diretamente que ele foi destilado de Claude, mas pode ser apenas uma maneira de aprender a expressão de Claude.

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