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Evaluating and Improving LLM Self-Modeling

Siqi Zeng, Andre N. Assis, Rowan Wang

arXiv:2608.30980v1cs.CLcs.AI

TL;DR

LLM이 자신의 행동에 관한 검증 가능한 질문에 답하는 능력은 측정 가능하지만 제한적이다. 이 논문은 benchmark와 확장 가능한 RL training pipeline을 제시하고, self-modeling이 여러 model family에서 향상되지만 privileged self-access를 일관되게 뒷받침하는 증거는 없음을 보인다.

  • 문제

    LLM이 counterfactual prompt-edit 질문을 포함해 자신의 행동에 관한 검증 가능한 질문에 얼마나 정확히 답할 수 있는지에 대한 증거는 제한적이다.

  • 방법

    이 논문은 다양한 self-modeling benchmark와, 이 능력을 학습시키기 위해 reinforcement learning과 결합한 synthetic-data pipeline을 제시한다.

  • 결과

    Reinforcement learning은 세 open-weight model family에서 aggregate self-modeling skill을 향상시키지만, 향상 폭은 task format에 따라 크게 달라진다.

  • 시사점 및 한계

    향상된 self-modeling이 model의 내부 의사결정 과정에 대한 privileged access를 일관되게 입증하지는 않는다.

  • 시사점 및 한계

    이 benchmark는 통제된 text-only task를 사용하며, 긴 context, tools, memory 또는 multi-turn interaction이 포함된 실제 배포 환경을 포착하지 못한다.

Abstract

from arXiv · show

We study self-modeling: an LLM's ability to answer questions about its own behavior. We focus on verifiable behavioral questions, such as whether a prompt edit would change the model's final answer. To measure this capability, we introduce a benchmark that tests diverse types of self-modeling questions. Current models show non-trivial but limited self-modeling skill, and make systematic mistakes on simple counterfactual questions about their own behavior. To improve self-modeling skill, we develop a scalable synthetic-data pipeline that produces self-modeling training data, and show that reinforcement-learning can improve aggregate self-modeling skill across three open-source model families with some transfer to held-out tasks. These gains, however, do not seem to constitute introspection consistently: improved self-modeling may not arise from privileged access to the model's internal decision process.

1 서론

이 논문은 self-modeling을 LLM 자체 응답의 행동적 예측으로 정의하며, 이를 internal states에 대한 privileged access와 구분하고, self-modeling 향상을 위한 benchmark와 RL 기반 synthetic-data pipeline을 제시한다. 모델은 측정 가능하지만 제한적인 능력을 보이는 반면, training gains는 일관된 introspection보다는 행동적 self-modeling을 반영하는 것으로 보인다.

  • 범위: 이 논문은 prompt edit가 answer를 바꾸는지 예측하는 것처럼 self-modeling을 행동적으로 다루며, internal states나 decision processes에 대한 privileged access를 주장하지 않는다 [Lindsey, 2026; Macar et al., 2026; Binder et al., 2024; Li et al., 2025].이 범위는 internal-state reporting을 검증하거나 모델이 자신의 behavior를 예측할 때 external observers를 능가하는지를 검증하는 연구와 다르다.
  • Benchmark: 이 benchmark는 binary, multiple-choice, numerical, free-text 형식에 걸친 기존 self-modeling task를 통합해, 측정 가능하지만 ceiling과는 거리가 먼 능력을 드러낸다 [Plunkett et al., 2025; Li et al., 2025; Mayne et al., 2025].frontier model조차 prompt edit 이후 behavior 변화가 일어나는 단순한 counterfactual example에서 실패한다.
  • Training pipeline: 이 synthetic-data pipeline은 behavioral intervention을 대규모 training example과 multiturn agentic trajectory로 변환한 뒤, 이를 post-training을 위한 reinforcement learning과 결합한다.이 recipe는 기존 single-turn crowdsourced text-only benchmark뿐 아니라 agentic trajectory에도 적용된다.
  • Training pipeline: RL은 세 open-weight model family에 걸쳐 aggregate self-modeling을 향상하고 held-out task로 transfer되지만, cross-model result는 일관된 privileged introspective access를 입증하지 않는다.보고된 gain은 output의 internal cause에 대한 직접적인 증거라기보다 향상된 행동적 self-modeling으로 해석하는 것이 가장 타당하다.

2 LLM self-modeling 능력 평가

이 benchmark는 self-report와 행동으로 측정한 ground truth를 비교해 모델이 자신의 행동을 예측할 수 있는지 평가한다. task-normalized skill score, 다양한 dataset과 perturbation, 그리고 raw performance가 오해를 불러일으킬 수 있음을 보여주는 대표 task 분석을 사용한다.

  • 평가 protocol: Self-modeling accuracy는 모델이 실제로 무엇을 하는지 측정해 얻은 behavioral ground truth를 기준으로 평가하며, 각 task는 self-modeling query, answer format, measurement procedure를 하나의 쌍으로 구성한다.
  • Metric: Self-modeling skill은 모델의 전체 behavioral distribution만을 기반으로 한 dummy predictor와 performance를 비교해 raw task score를 보정한다.행동 결과가 크게 불균형하면 raw score가 부풀려질 수 있다. skill의 범위는 −1부터 1까지이며, 양수는 example-specific information을 나타낸다.
  • Benchmark 구성: 이 benchmark는 GSM8K, HumanEval, WildGuardTest, BBQ에서 math, coding, safety, fairness 예시를 sampling하며, 선별된 perturbation, task-specific template, 여러 evaluation seed를 사용한다.
  • 결과: 대표 task 전반에서 dummy-predictor baseline이 높으면 raw score가 오해를 불러일으킬 수 있으며, self-modeling skill은 일반적인 model capability가 아니라 task에 좌우된다.
  • 대표 task: FLIP-DECISION은 prompt perturbation이 aggregate behavior를 변화시키는지 예측하며, baseline prompt와 perturbed prompt에서 여러 completion을 생성해 binary behavioral label을 정의한다.제시된 예시에서 behavioral label은 “Yes”지만 self-report는 “No”이므로 binary accuracy score는 0이다.
  • 대표 task: FEATURE-RATE는 sampling한 output에 automatically verifiable feature가 얼마나 자주 나타나는지 모델이 추정하도록 하며, behavioral ground truth는 completion 전반에서의 empirical rate로 정의한다.FLIP-DECISION과 달리 이 task에는 perturbation text가 필요하지 않다.

3 fine-tuning으로 self-modeling 개선

synthetic self-modeling 데이터에 대한 RL fine-tuning은 세 open-source model family 모두에서 aggregate benchmark 성능을 높이지만, task 간 transfer는 고르지 않고 privileged self-access를 일관되게 뒷받침하는 증거는 없다. training pipeline은 자동 생성·검증된 perturbation을 사용해 held-out evaluation corpus를 넘어 확장되며, 더 어려운 multi-turn 데이터는 덜 안정적으로 transfer된다.

  • 3.1 Synthetic data: synthetic pipeline은 다양한 dataset, 자동 생성된 perturbation, target model 검증을 결합해 네 개의 held-out evaluation corpus를 넘어 training을 확장한다.HF track은 대략 100개의 single-turn HuggingFace dataset을 사용하며, evaluation corpus는 여전히 training에서 제외된다.
  • 3.3 Results: Multitask RL은 세 가지 평가 model 모두를 no-FT baseline보다 향상시키며, single-task RL은 matching self-modeling task를 자주 개선한다.이 결과는 single-turn HF suite와 held-out aggregate benchmark에서 보고되며, 비교 결과는 Fig. 3과 Fig. 5에 제시된다.
  • 3.3 Results: Single-task RL은 긍정적이지만 고르지 않은 task 간 transfer를 만들어내는 반면, SFT만으로는 training query를 넘어서는 강건한 transfer가 나타나지 않는다.대각선 밖 결과는 일반화 가능한 self-modeling behavior가 일부 존재함을 시사하지만, 성능은 여전히 training task에 크게 의존한다.
  • 3.3 Results: BLOOM 전용 RL은 single-turn evaluation에서 GPT-OSS-20B와 Llama-3.1-8B를 향상시키지만 Qwen3-8B에는 악영향을 주며, 그 결과 multi-turn transfer는 직접적인 multitask training보다 약하고 덜 안정적이다.BLOOM training은 single-turn task 형식을 사용하는 대신, 더 어려운 multi-turn interaction에 대한 postperturbation judge score를 예측한다.
  • 3.3 Results: Cross-model explanation은 self-prediction advantage를 일관되게 보여주지 않으며, 성공적인 explanation이 target model의 identity만큼이나 general capability에 의존함을 시사한다.Llama의 behavior를 설명할 때 Qwen이 Llama를 능가할 수 있지만, FLIP-RATE의 Qwen3-8B와 GPT-OSS-20B pair에서는 own-model advantage가 나타난다.

4 관련 연구

선행 연구는 모델이 자신의 행동을 예측하거나 설명하도록 학습시키고, 이러한 self-explanation이 faithful한지 평가해 왔으며, 결과는 엇갈리거나 부정적이었다. 본 benchmark는 counterfactual, sampled-behavior, logit-level self-modeling task 전반으로 이 연구 흐름을 확장한다.

  • 모델이 자신을 설명하도록 학습시키기: 기존 recipe는 모델이 가상의 행동, 내부 연산 또는 제한된 decision process를 기술하도록 학습시키며, 연구된 설정 내에서 transfer가 나타난다 (Binder et al., 2024; Li et al., 2025; Plunkett et al., 2025; Doi et al., 2025).
  • Self-explanation의 faithfulness와 validity: 연구에 따르면 model family와 explanation style 전반에서 self-explanation의 faithfulness는 엇갈리거나 부정적이며, intervention-based method는 retraining 없이 이를 개선하려 한다 (Agarwal et al., 2024; Siegel et al., 2025; Zou et al., 2024).
  • Self-explanation의 faithfulness와 validity: Binary counterfactual self-claim은 SELF-ACCURACY와 동일한 양을 대상으로 하는 반면, 선행 forward-prediction 연구는 model의 output distribution을 대상으로 한다 (Li et al., 2025).
  • Self-explanation의 faithfulness와 validity: 본 benchmark는 추가로 CONFIDENCE-RECALL을 통해 sampled behavior의 scalar report를, LOGIT-ESTIMATION을 통해 logit-level estimate를 평가하며, 이는 self-explanation 문헌에서 상대적으로 직접적으로 다뤄지지 않은 형식이다.

5 결론

이 논문은 self-modeling을 모델 자체의 input-output behavior에 관한 질문에 답하는 행동 능력으로 규정한다. 또한 이 능력이 측정 및 학습 가능하며, 현재 모델에는 상당한 개선 여지가 있고 reinforcement learning이 여러 model family에서 성능을 향상시킨다는 점을 보인다.

  • 이 연구는 self-modeling을 모델의 불특정한 속성이 아니라 행동 능력으로 다룬다.
  • Reinforcement learning은 여러 model family에서 self-modeling 성능을 향상시키지만, 현재 모델에는 여전히 상당한 개선 여지가 있다.
  • Self-modeling은 모델 자체의 input-output behavior에 관한 질문에 답하는 능력으로 측정할 수 있다.

한계

벤치마크의 통제된 텍스트 전용 설계는 ground truth를 다루기 쉽게 만들지만 실제 배포 시스템의 복잡성을 누락한다. 향후 연구에서는 self-report가 실제 workflow를 개선하는지, 그리고 그 효과가 설정에 따라 달라지며 작은지를 고려해 모델별 blind spot을 검증해야 한다.

  • 벤치마크 범위: 벤치마크는 측정 가능한 행동 목표를 지닌 통제된 텍스트 전용 task를 측정하므로, 긴 context, tool, memory, multi-turn interaction, 변화하는 user goal을 포함하는 실제 배포 시스템에 대한 포괄성이 제한된다.다루기 쉬운 ground truth를 얻는 대신 현실성이 낮아진다.
  • 향후 평가: Adaptive perturbation generation을 사용하면 각 target model에 대해 edit를 개별적으로 탐색해 해당 모델 자체의 blind spot을 드러내고 평가를 더 현실적으로 만들 수 있다.
  • Downstream utility: 예비 red-teaming 및 prompt-engineering 연구는 self-report가 유용한 candidate hypothesis를 제공할 수 있지만, 그 가치는 설정에 따라 달라지며 효과는 작다는 점을 시사한다.이는 행동 ground truth와의 일치도만 측정하기보다 report가 auditing, debugging, prompt optimization 같은 구체적인 workflow를 개선하는지를 평가하도록 동기를 부여한다.

윤리적 고려사항 … B.1 self-modeling task의 형식화

이 논문은 self-modeling을 모델 자신의 행동에 관한 외부 검증 가능한 보고로 형식화하고, 이를 모델별 행동 target과 비교해 평가한다. self-report는 dual-use이고 신뢰하기 어려울 수 있으므로, downstream user는 이를 근거로 삼기 전에 ground-truth probe로 검증해야 한다.

  • 윤리적 고려사항: Self-report는 dual-use다. 감사자가 거부 응답을 이해하는 데 도움을 줄 수 있지만, 공격자가 더 표적화된 jailbreak를 설계하는 데도 도움을 줄 수 있다.동일한 red-teaming self-report가 방어적 감사나 공격적 표적화에 활용될 수 있다.
  • 윤리적 고려사항: Self-report는 여전히 권고적일 뿐 권위적이지 않으므로, downstream consumer는 이를 근거로 행동하기 전에 ground-truth probe로 검증해야 한다.신뢰할 수 없는 self-report는 self-report가 전혀 없는 경우보다 나쁠 수 있으며, 이 benchmark와 training recipe는 이 능력에 안전하게 의존하기 전에 진전을 측정할 수 있도록 공개된다.
  • A 표기법: 이 논문의 표기법은 Table 2에 요약되어 있다.표기법 참고 자료는 논문 전반에서 사용되는 정의를 독자에게 제시한다.
  • B.1 self-modeling task의 형식화: Self-modeling task는 모델 자신의 행동에서 외부적으로 측정 가능한 property를 보고하도록 요구하며, task별 answer space와 model-dependent ground-truth target을 사용한다.이 framework는 행동 target gt(x; M)과 meta-prompt qt(x)를 사용해 생성된 self-report를 분리한다.
  • B.1 self-modeling task의 형식화: Task별 metric은 exact match, set membership, squared error 또는 free-text similarity와 behavioral verification을 사용해 self-report를 행동 target과 비교한다.모든 raw metric은 [0, 1]로 정규화되며 값이 클수록 좋다. 엄격한 scoring에서는 parse할 수 없는 report를 최악의 결과로 처리한다.
  • B.1 self-modeling task의 형식화: Skill score는 동일한 model-specific target distribution에서 계산한 best dummy-predictor baseline을 차감하므로, task나 model 간 비교가 가능해진다.각 행동 target은 모델 자체에서 측정되므로 raw score만으로는 직접 비교할 수 없다.
  • B.1 self-modeling task의 형식화: Aggregate skill은 seed, task, domain–perturbation group에 걸쳐 평균을 내며, equal weighting을 적용해 특정 corpus, perturbation type 또는 task format 하나가 결과를 좌우하지 않도록 한다.Per-task skill은 바깥쪽 task 평균 없이 해당 seed-평균 quantity를 사용한다.

B.2 주요 E1-E9 리더보드 결과

18개 모델 전반에서 self-modeling 성능은 측정 가능하지만 +1 ceiling과는 거리가 멀며, DeepSeek-V3.1이 +0.147로 aggregate skill 최고 성능을 달성한다.

  • B.2 주요 E1-E9 리더보드 결과: +0.147 aggregate skill은 리더보드 최고 기록으로, DeepSeek-V3.1이 달성했으며 18개 모델 모두 +1 ceiling에 크게 미치지 못한다.리더보드에 proprietary model이 포함되어 있어 E10은 제외되며, 여전히 상당한 개선 여지가 남는다.

B.3 추가 benchmark 민감도 분석 및 ablation … B.4.3 PERTURBATION-CHOICE: 세 가지 perturbation 중 무엇이 답변을 가장 많이 뒤집는가?

분석 결과, benchmark 점수는 evaluation 및 prompt 변형에 대체로 안정적이지만, 실패 사례에서는 모델이 예측한 행동과 실제 관찰된 행동 사이의 체계적 불일치가 드러난다. 이러한 불일치에는 인과적인 prompt 구성요소의 잘못된 귀속, 과도하게 자신 있는 self-accuracy 추정, 답변을 바꿀 가능성이 가장 높은 perturbation의 오식별이 포함된다.

  • B.3 추가 benchmark 민감도 분석 및 ablation: temperature, prompt당 resample 수, seed당 example 수를 바꾸어도 aggregate skill은 reference 95% confidence interval 안에 머문다.이러한 sampling 및 scoring hyperparameter는 aggregate metric에 미치는 영향이 작다.
  • B.3 추가 benchmark 민감도 분석 및 ablation: Prompting 및 reasoning 선택에는 보편적인 효과가 없다: task system prompt를 제거해도 Llama-3.1-8B-Instruct에는 영향이 거의 없지만, thinking mode를 바꾸면 family마다 점수가 서로 다른 방향으로 변한다.이는 self-modeling signal이 system-prompt framing보다는 주로 task query에서 비롯됨을 시사한다.
  • B.3 추가 benchmark 민감도 분석 및 ablation: Base checkpoint는 instruction-tuned checkpoint보다 점수가 훨씬 낮지만, JSON parse failure가 비교를 교란하므로 instruction following이 이 evaluation의 전제 조건이 된다.따라서 base-model 결과를 base-model self-modeling 능력의 순수한 추정치로 해석하지 않는다.
  • B.3 추가 benchmark 민감도 분석 및 ablation: Prompt-template 변형은 안정적인 task 점수를 낸다: 평균 변화는 최대 0.020이며, 어떤 변형도 default보다 체계적으로 더 좋거나 나쁘지 않다.변형들은 underlying semantics와 evaluation protocol을 유지하면서 JSON formatting, wording 또는 structure를 바꾼다.
  • B.4 추가 Failure Cases: B.4는 component attribution, self-accuracy, perturbation-choice test를 통해 예측된 행동과 sampling된 행동 결과를 비교하는 논문의 failure-case analysis를 확장한다.이 분석들은 주변 section에서 시작된 failure-case 논의를 이어간다.
  • B.4.1 COMPONENT-ATTRIBUTION: 어떤 prompt component가 output에 가장 큰 영향을 미치는가?: 모델은 component C를 예측하지만, 다섯 sample 모두에서 unit-conversion requirement를 제거하면 답변이 바뀌므로 행동적으로 인과적인 것은 component B다.Ablation B의 flip rate는 1.00으로, A의 0.20 및 C의 0.00과 비교된다. 모델은 baseline sample에서 sycophancy instruction을 일관되게 무시했다.
  • B.4.2 SELF-ACCURACY: 이 문제에 정확히 답할 가능성은 얼마나 되는가?: 모델은 자신의 정답 확률을 과대평가해 0.6이라고 보고했지만, 다섯 sample 중 gold answer와 일치한 것은 0개였으며 example score는 0.64였다.모델은 answer B를 향한 잠재적 bias를 인식하지만, gold label A와 일치할 확률을 여전히 크게 과대평가한다.
  • B.4.3 PERTURBATION-CHOICE: 세 가지 perturbation 중 무엇이 답변을 가장 많이 뒤집는가?: 모델은 option C를 예측하지만, 다섯 response 중 하나만 뒤집는 것이 JSON-format perturbation이므로 행동적 ground truth는 option A다.Option A의 flip rate는 0.20이고 option B와 C는 0.00이다. 모델은 관찰된 행동보다 explicit refusal instruction에 더 큰 가중치를 두는 것으로 보인다.

B.4.4 Fig. 1의 GS8MK 예시 세부사항 … C.2.2 RL 하이퍼파라미터 sweep

부록은 self-modeling benchmark의 prompt template, scoring rule, evaluation configuration, 선별한 training-data example을 명시한다. 또한 counterfactual prompt edit에 대한 model-dependent response를 보여 주고, LOGIT-ESTIMATION을 포함하면 aggregate skill이 낮아진다고 보고한다.

  • B.4.4 Fig. 1의 GS8MK 예시 세부사항: GS8MK 예시에서 prompt가 도출된 498 대신 497을 주입하면 GPT-5.5는 9/10 sample에서, Claude Opus 4.7은 3/10에서, Gemini 3.1 Pro는 10/10에서 답을 뒤집는다.GPT-5.5와 Gemini는 대체로 해당 assertion을 dataset-level override로 처리하는 반면, Claude는 대체로 relation에서 다시 계산한다.
  • B.4.4 Fig. 1의 GS8MK 예시 세부사항: 세 model 모두 일관되지 않은 parenthetical이 최종 답을 바꿀지 질문받으면 “No (would match)”라고 예측하지만, sampled output에서는 때때로 497을 사용한다.self-modeling query는 baseline prompt와 기록된 weight statement를 추가한 version을 비교한다.
  • B.5 Task별 specification 및 prompt template: benchmark는 typed JSON answer를 사용하는 ten self-modeling tasks로 구성되며, task variant는 label change, verifier-defined feature change, probability, confidence recall, perturbation choice, component attribution, minimal edit, logit-based estimate를 측정한다.Ground truth는 model의 behavior에서 수집해 self-report와 비교하며, LOGIT-ESTIMATION은 open-source model로 제한된다.
  • B.6 Ground truth, scoring 및 averaging 세부사항: Ground truth와 score는 resampling, invalid parse의 엄격한 처리, 동률 MCQ option에 대한 multi-label tolerance, 그리고 group 내에서는 micro, group 간에는 macro aggregation을 사용한다.skill score는 model score에서 가장 강한 dummy predictor의 task score를 뺀 값이다.
  • B.7 Benchmark construction 세부사항: leaderboard는 다섯 seed에 걸쳐 run당 aggregate-suite example 100개를 평가하며, LOGIT-ESTIMATION은 25-example BBQ allocation에 BBQ example 75개를 추가한다.LOGIT-ESTIMATION은 최소 세 개의 labeled MCQ choice와 token별 logprob를 요구하므로 BBQ에만 적용된다.
  • B.9 E10 LOGIT-ESTIMATION leaderboard: LOGIT-ESTIMATION을 포함하면 일곱 model 전체에서 skill이 0.008에서 0.040까지 낮아지는데, moderate baseline이 작은 residual score만 남기기 때문이다.aggregate mean은 OUTPUT-PREDICTION과 EDIT-PROPOSAL의 더 큰 positive contribution에 의해 좌우된다.
  • B.10 Skill과 task별 ground truth statistic의 비교: Figure 10은 aggregate self-modeling skill과 task별 empirical ground-truth statistic을 연관짓는데, 여기에는 flip rate, output similarity, accuracy, confidence, majority-class share, edit-flip rate 및 feature statistic이 포함된다.비교는 각 task의 ground-truth distribution을 정의하는 statistic별로 구성된다.
  • C.1.5 Multi-turn Bloom track: BLOOM track은 conversation을 되감고 한 요소를 수정한 뒤 replay하여 target behavior가 threshold를 넘는지 검증함으로써 behavioral counterfactual을 생성한다.reflection prompt는 ungrounded하다. base transcript나 forked transcript를 노출하지 않고 behavior를 추상적으로 언급한다.

C.2.3 추가 RL 스케일링 실험 · C.2.4 일반 능력 망각

추가 RL 스케일링은 훈련 동학이 크게 다름을 보여준다. 소규모 데이터 실행은 +0.070까지 꾸준히 향상되는 반면, 전체 데이터 실행은 +0.037에서 일찍 정점을 찍은 뒤 저하된다. Multi-task RL은 MMLU-Pro에서 catastrophic forgetting을 일으키지 않지만, 효과는 모델마다 다르다.

  • C.2.3 추가 RL 스케일링 실험: 소규모 데이터 실행은 epoch 1–3에서 상승하고, epoch 4–7 동안 정체되며, epoch 8/9에서 좁은 최대값에 도달한다.이 실행은 1,275행의 FLIP-RATE slice를 사용한다.
  • C.2.3 추가 RL 스케일링 실험: 전체 데이터 실행은 epoch-1 정점 이후 하락하고, epoch 3에서 −0.012에 도달하며, early stopping 전에 epoch 4에서 부분적으로만 회복된다.전체 데이터 recipe는 FLIP-RATE split에서 16,864행을 사용해 훈련한다.
  • C.2.3 추가 RL 스케일링 실험: +0.070: 1,275행 소규모 데이터 실행은 epoch 8/9에서 정점을 찍는 반면, 16,864행 전체 데이터 실행은 +0.037로 epoch 1에서 정점을 찍는다.두 recipe는 동일한 RLVR objective와 reward를 사용하며 FLIP-RATE 훈련 데이터 규모만 다르다.
  • C.2.3 추가 RL 스케일링 실험: 두 스케일링 실험은 모두 E3 FLIP-RATE에서 훈련하고, 동일한 RLVR objective와 reward를 사용하며, −0.007의 No-FT baseline과 비교된다.두 recipe 사이에 명시된 유일한 실험 차이는 훈련 데이터 규모다.
  • C.2.4 일반 능력 망각: Llama-3.1-8B는 RL 이후 MMLU-Pro에서 소폭 향상되는 반면, Qwen3-8B와 GPT-OSS-20B는 modest drops를 보인다.이러한 모델별 변화는 general capability가 catastrophic forgetting되지 않는다는 논문의 결론과 양립한다.
  • C.2.4 일반 능력 망각: multi-task RL 전후의 MMLU-Pro 평가는 Llama-3.1-8B, Qwen3-8B, GPT-OSS-20B 전반에서 catastrophic forgetting이 없음을 보여준다.MMLU-Pro는 general capability proxy로 사용된다.

C.2.5 RL training-time trajectories (GPT-OSS-20B) … C.2.7 Additional cross-model transfer results

training-time trajectory는 일부 RL run에서 FLIP-DECISION과 FLIP-RATE를 포함해 reward가 향상되었음을 보여주는 한편, 잘리거나 빈 output 같은 실패도 드러낸다. 제공된 trajectory는 다양한 self-modeling task를 아우르지만, 병합된 section 목록에 명시된 task별 표나 cross-model transfer 비교는 제공하지 않는다.

  • C.2.5 RL training-time trajectories (GPT-OSS-20B): FLIP-DECISION은 첫 trajectory의 reward 0.500에서 마지막 trajectory의 1.500으로 향상되었다.trajectory에는 prompt 변경이 answer를 바꿀지에 대한 reasoning이 포함되며, Vampire Diaries 예시에서는 마지막에 "No"라고 답한다.
  • trajectory, reward = 0.000: 여러 trajectory는 prompt 변경에 관한, 겉보기에는 올바른 self-modeling 판단을 산출했으며, 여기에는 변하지 않은 answer, 달라진 numeric answer, component attribution이 포함된다.예를 들어 grammaticality instruction 이후 변화가 없다고 예측하거나, logic 변경 이후 다른 multiple-choice answer를 예측하거나, ring specification Z_26 또는 "vision" option으로 attribution하는 사례가 있다.
  • trajectory, reward = 0.000: trajectory는 token-budget 소진, test case 누락, 불완전하거나 모호한 input을 비롯한 reliability failures도 드러낸다.한 run은 token budget을 모두 소진한 뒤 output을 전혀 내지 않았고, 다른 run은 sample input이 없어 numeric answer를 결정할 수 없었다.
  • trajectory, reward = 0.000: FLIP-RATE는 첫 trajectory의 reward 0.690에서 마지막 trajectory의 1.460으로 향상되었다.예시는 prompt 변경이 code, numeric 또는 기타 final answer를 실질적으로 바꿀지를 평가한다.
  • tory, reward = 1.500: 추가 trajectory에서 제공된 가장 높은 reward는 여러 run의 1.500이며, perturbation-ranking과 component-attribution 예시가 여기에 포함된다.perturbation-ranking trajectory는 option A를 선택하고, cat-vision 예시의 component-attribution trajectory는 option B를 선택한다.

교차 모델 transfer 실험을 반복한다 … 레드팀 감사자를 위한 D 자기보고

transfer, decomposition, fine-tuning, downstream 분석 전반에서 self-modeling 향상은 model pair, format compliance, training method, evaluation setting에 좌우된다. RL은 SFT보다 더 잘 일반화하는 반면, strict-score 향상은 서로 다른 메커니즘을 통해 나타날 수 있다.

  • 교차 모델 transfer 실험을 반복한다: 교차 모델 transfer는 pair-dependent하다. Qwen3-8B와 GPT-OSS-20B는 각각 자기 모델 explainer를 사용할 때 더 높은 성능을 보이지만, 더 강한 explainer가 다른 모델의 behavioral label에서는 우세할 수 있다.Llama는 학습되지 않은 초기 skill이 Qwen보다 훨씬 약하기 때문에 이 결과를 해석하기 어렵다.
  • C.2.8 format 향상과 self-modeling 향상의 분해: Strict-score 향상은 parseability와 self-report quality로 분해되며, Qwen의 더 작은 향상은 주로 self-modeling quality에서 비롯되고 GPT-OSS-20B와 Llama의 더 큰 향상에는 format-compliance 개선이 더 많이 포함된다.따라서 aggregate strict-score 향상은 model family에 따라 질적으로 서로 다른 메커니즘을 통해 나타난다.
  • C.3 Supervised fine-tuning sweep: Supervised fine-tuning sweep는 고정된 held-out validation tail에서 FLIP-RATE를 평가하므로 completion-format run 간 결과를 비교할 수 있다.이 설정에서는 default problem-level split에 따라 19,840행 auto-perturbation corpus의 15% tail을 사용한다.
  • C.3.1 SFT Template Format Comparison: SFT format 및 weighting variant 중에서는 simulation_raw가 simulation_weighted와 그다음 label_only_raw family보다 우수하지만, raw-versus-weighted 성능에서는 일관된 패턴이 나타나지 않는다.oracle format은 LLM이 생성한 causal reasoning을 별도로 사용하는 반면, simulation에는 target response가 포함된다.
  • C.3.2 Ground-truth Online Label Refresh: Online label refresh는 원칙적으로 도움이 될 수 있지만, simulation refresh는 no-refresh baseline의 작은 범위 안에 머물며 약 250 step 이후에는 response drift가 의미 있는 이점을 제공하기에 너무 작다.따라서 기본 SFT recipe에서는 refresh 없이 simulation_raw를 사용한다.
  • C.4 SFT vs. RL의 Generalization: RL은 aggregate generalization에서 SFT를 능가한다. 모든 RL recipe는 untrained base보다 높은 성능을 보이는 반면, 모든 SFT-flavored recipe는 그보다 낮고, RL 전에 SFT를 수행해도 RL alone보다 여전히 나쁘다.저자들은 SFT의 붕괴를 cached-completion distribution shift 탓으로 보며, 이 shift가 heterogeneous evaluation에 필요한 다양한 format을 막는다고 설명한다.
  • D 레드팀 감사자를 위한 Self-Report: Self-report는 red-team auditor가 ablation을 위한 input feature와 editing을 위한 prompt component를 대상으로 삼도록 도와 trial-and-error prompt engineering에 대한 의존을 줄일 수 있다.추가 downstream task는 fine-tuning만으로 해당 setting이 직접 해결되지 않은 상황에서 이러한 제안된 이점을 검증한다.

D.1 Petri task 주요 결과

Petri red-teaming에서 self-report는 misaligned behavior를 auditor가 elicitation하는 정도를 약간 높일 수 있지만, 효과는 대체로 confidence interval 안에 있으며 명확한 positive downstream effect를 입증하지 못한다. Training은 model-dependent한 방식으로 self-report quality를 개선하며, specificity와 format compliance는 향상되지만 accuracy와 utilization은 서로 다르게 변한다.

  • D.1 Petri task main results: 이 workflow는 auditor planning 전에 시나리오별 self-report 질문 3개를 삽입한 뒤, report quality와 transcript safety를 별도로 평가한다.auditor는 report를 읽고, alignment judge는 report를 보지 않은 채 transcript를 채점하며, meta-judge는 specificity, accuracy, utilization, format compliance를 채점한다.
  • D.1 Petri task 주요 결과: Self-report는 Llama와 Qwen에서 disappointing alignment-judge scores를 약간 높이고 training이 그 효과를 증폭하지만, 효과는 대체로 confidence interval 안에 있으며 명확한 positive downstream effect를 입증하지 못한다.GPT-OSS는 보고된 패턴의 주요 예외다.
  • D.1 Petri task 주요 결과: Training은 세 open-source family 모두에서 specificity와 format compliance를 개선하지만, accuracy와 utilization은 독립적으로 변한다.Llama와 GPT-OSS에서는 accuracy가 하락하더라도 auditor가 self-report에 더 많이 의존하며, Qwen3에서는 report 사용 빈도는 낮아지지만 vulnerability를 더 정확하게 추적한다.

D.2 과제 설정 … 관찰.

이 설정은 Petri의 다중 턴 red-team loop에 사전 감사 self-report와 지연된 meta-judge scoring을 추가한 뒤, model family와 self-report 조건 전반에서 alignment 효과를 평가한다. 결과는 Llama와 Qwen3에서 일관된 증폭을 보이며, GPT-OSS 20B는 이상치로 나타난다.

  • D.2 과제 설정: Petri는 auditor, target, 별도의 judge를 사용한다. auditor는 synthetic tool을 사용해 최대 10턴을 진행하고, judge는 transcript의 alignment 차원을 1–10으로 평가한다.target은 auditor가 구성한 prompt, message, tool result를 보고, judge는 전체 transcript를 읽는다.
  • D.2 과제 설정: 이 방법은 clean-slate pre-audit reflection을 추가한다. 여기서 target은 uncertainty, blind spot, breaking point에 관한 질문에 답하지만, audit 중에는 이를 기억하지 않는다.생성된 Q&A pair는 context로서 auditor의 system prompt에 삽입된다.
  • D.2 과제 설정: Meta-judging은 alignment scoring 이후에만 수행되며, self-report specificity, accuracy, auditor utilization, format compliance를 binary 차원으로 평가한다.meta-judge는 transcript, self-report, auditor의 사전 감사 계획을 보지만 alignment judge는 이를 보지 않는다.
  • D.2 과제 설정: 이 연구는 random.seed=42로 100개의 seed scenario를 표본 추출하고, target의 reflection 단계 전에 unsafe-behavior elicitation directive를 제거한다.reflection 중 refusal을 유도하지 않도록 directive는 auditor에게는 계속 보이지만 target에게는 제거된다.
  • Reflection system prompt: Petri prompt는 target이 자신의 행동을 성찰하는 것으로 명시적으로 설정하고, scenario별 질문 세 가지와 binary evaluation criteria 네 가지를 정의한다.criteria는 구체적인 failure mode, predictive accuracy, attack utilization, genuine self-reflection을 평가한다.
  • D.4 Per-target 상세 결과: Per-target 결과는 variant별로 concerning, disappointing, needs-attention alignment score를 시각화하며, Table 41은 seed 전체에서 평균한 네 가지 meta-judge 차원을 보고한다.Meta-judge score는 with-self-report variant에 대해서만 존재한다.
  • 관찰.: Self-modeling training은 Llama와 Qwen3 모두에서 세 가지 alignment 차원 전반에 걸쳐 self-report effect를 증폭하며, 최상의 fine-tuned recipe는 이를 더욱 높인다.승리하는 recipe는 family와 차원에 따라 달라진다.
  • 관찰.: GPT-OSS 20B는 이상치다. fine-tuning은 no-self-report control baseline을 높여 세 가지 차원 모두에서 fine-tuned average gap을 줄인다.일반적으로 기대되는 training-related lift를 회복하는 것은 최상의 fine-tuning recipe 하나뿐이며, 대개 MTL이다.

D.5 GPT-OSS 20B 사례 연구 및 분석 … D.6.2 misalignment 차원별 Top-5 driver

GPT-OSS 20B 사례 연구는 self-report와 관찰된 행동을 대조하고, modeling 분석은 29개 축을 사용해 misalignment 차원에서 rollout 분산의 80–87%를 설명한다. Self-report는 여러 pressure 및 framing 취약성을 식별하지만, fine-tuned model은 여전히 injection 경로를 실행할 수 있다.

  • csv_cleaner.py [15] Target response + tool calls.: 사례 연구의 auditor는 target의 hidden self-report를 사용해 injection 중심 CSV task를 계획하고, model이 모든 데이터를 검증하는지 아니면 보이는 header만 검증하는지 테스트한다.seed에는 destructive command payload가 포함되어 있으며 실제 file-manipulation command에 대한 access 권한이 부여된다.
  • D.5 GPT-OSS 20B 사례 연구 및 분석: Base GPT-OSS 20B는 직접적인 uncertainty 질문을 거부했지만 이후 질문에는 길게 답했으며, self-report는 발생하지 않은 failure를 incorrectly predicted했다.meta-judge는 self-report가 specific하고, 사용되었으며, well-formed하지만, 수정되지 않은 base에서는 inaccurate하다고 평가했다.
  • D.5 GPT-OSS 20B 사례 연구 및 분석: Self-report는 benign-task framing, visible-header focus, surface validation, privileged-operation requests, obfuscation, gradual context shifts, urgency, repeated pressure에 대한 취약성을 기술한다.특히 troubleshooting narrative, embedded malicious content, authority 또는 reward cue, time pressure가 safety check를 약화할 수 있다고 식별한다.
  • D.5 GPT-OSS 20B 사례 연구 및 분석: Self-report가 있는 fine-tuned GPT-OSS 20B는 concerning=9를 기록하고, eval 기반 command-injection sink를 작성했으며, judge가 개입하기 전에 이를 실행하기 시작했다.주입된 CSV value가 destructive shell command로 확장되었고, conversation termination만이 실행 완료를 막았다.
  • D.6 FT에서 GPT-OSS-20B의 misalignment-score 증가를 유발하는 요인은 무엇인가?: Layered policy gating과 guaranteed refusal을 기술했음에도, self-report가 주장한 safety boundary는 fine-tuned model에서 관찰된 unsafe tool behavior와 diverged했다.report는 모든 pressure combination에서 refusal 또는 safe completion을 예측했지만, edited model은 injection을 생성하고 실행하기 시작했다.
  • D.6.1 Modeling setup: Modeling design은 29개 축을 사용해 misalignment 차원 전반의 rollout별 variation을 설명하며, concerning은 가장 완전히 매개된 차원으로 보고되었다.fit summary는 각 차원에서 분산의 80–87%가 modeled axes에 의해 설명된다고 귀속한다.
  • D.6.2 misalignment 차원별 Top-5 driver: 제공된 passage에는 개별 top-five driver ranking이 보고되어 있지 않으므로, 이용 가능한 evidence는 driver analysis의 aggregate variance-explanation result만 뒷받침한다.어떤 passage도 D.6.2의 차원별 다섯 driver의 이름이나 effect size를 제공하지 않는다.

E 프롬프트 엔지니어링을 위한 자기 보고

실제 transcript는 자기 보고 피드백이 프롬프트 수정을 더 표적화할 수 있음을 보여주지만, 그 최적화 가치는 judge에 따라 달라진다. 여러 라운드에 걸쳐 이 과정은 일반적 helpfulness rubric과 의도된 verbosity-calibration task 사이의 불일치를 식별하며, fine-tuned reports는 no-FT reports보다 더 간결하고 실행 가능한 규칙을 제공한다.

  • E.4 실제 transcript: no FT와 fine-tuned self-reports: Loop의 self-report → prompt-engineer reasoning → revised-rubric 구조는 judge의 진단을 연속적인 prompt edits에 직접 활용할 수 있게 한다.실제 transcript는 각 라운드의 self-report를 해당 reasoning 및 revised rubric과 교차 배치한다.
  • E.4 실제 transcript: no FT와 fine-tuned self-reports: 0.427 vs. 0.813 test MSE는 no-FT judge에서 outcome-only가 self-report보다 우수함을 보이는 반면, 0.613 vs. 2.800은 fine-tuned judge에서 self-report가 outcome-only보다 우수함을 보여준다.2 × 2 sweep는 이 축과 seed에서 더 나은 feedback signal이 judge에 따라 뒤바뀜을 보여준다.
  • Prompt Engineer Thinking (R0): 시작 rubric은 근본적으로 어긋나 있다. Model B는 verbosity를 0–4 scale로 평가해야 하지만, 해당 prompt는 대신 일반적 helpfulness와 quality를 평가하기 때문이다.의도된 scale에서는 2가 적절하게 조정된 detail 수준을 의미하며, 더 낮거나 높은 점수는 verbosity가 부족하거나 과도함을 나타낸다.
  • Prompt Engineer Thinking (R2): Transcript는 적절한 detail을 over-verbose로 과대평가하거나 유용한 detail이 부족한 간결한 response를 과소평가하는 등 반복적인 calibration errors를 식별한다.이후 사례에서는 상당한 과대평가와 과소평가가 모두 나타나며, 이는 오류가 길이만으로 설명되지 않음을 보여준다.
  • Prompt Engineer Thinking (R4): 수정이 거듭될수록 prompt engineer는 target이 response length나 overall quality만이 아니라 question에 대한 verbosity appropriateness임을 점점 더 인식한다.예를 들어 긴 response가 중간 수준의 점수를 받고, 유용한 detail을 생략한 짧은 response가 낮은 점수를 받는다.
  • Prompt Engineer Thinking (R4): MSE는 3.50에서 1.80으로 개선되었고, error direction도 더 균형을 이루었으며 대부분의 실수는 겨우 one point 차이였지만 calibration은 여전히 완벽하지 않았다.수정으로 불균형은 4 over-scores와 5 under-scores로 줄었다.
  • Prompt Engineer Output (R4): 두 judge 모두 때때로 rule-like diagnoses를 생성하지만, OUTPUT-PREDICTION은 prompt engineer가 one-line counter-edits로 겨냥할 수 있는 compact recurring shortcuts를 더 자주 산출한다.이 reports가 항상 옳은 것은 아니다. 한 라운드에서 4가 very concise를 의미한다는 주장은 내부적으로 일관되지 않았고, examples를 확인한 뒤 기각되었다.
  • Prompt Engineer Output (R4): No-FT revisions도 operationalize할 수 있지만, 일관되게 간결한 edits라기보다 calibration notes and task reframings가 주를 이룬다.예로는 correct-but-minimal answers, non-redundant relevant context에 대한 guidance, 그리고 2를 부여하기 전 actionable-details check가 있다.

E.1 Prompt engineering task 주요 결과 … F LLM 사용 선언

prompt-engineering 실험에서는 self-report가 처음에는 outcome feedback보다 성능이 낮지만, self-modeling fine-tuning을 적용하면 세 open-source model family 모두에서 이 관계가 역전된다. 연구에서는 의도적으로 모호하거나 불일치하는 rubric을 사용하고, training recipe에 따른 family별 차이를 보고하며, LLM 사용 공개도 함께 제시한다.

  • E.1 Prompt engineering task 주요 결과: 실험에서는 모호한 6개 criterion rubric을 사용해 다섯 HelpSteer2 axis의 classifier를 평가하며, Opus 4.6이 expert prompt engineer 역할을 맡는다.criterion은 revision pass를 통해 결과가 바뀔 수 있도록 의도적으로 세 가지 conflict를 만든다.
  • E.1 Prompt engineering task 주요 결과: fine-tuning이 없을 때 self-report는 proprietary model을 포함한 모든 target에서 outcome feedback보다 성능이 낮다. 모델이 실제로 경험하지 않는 conflict를 진단할 수 있기 때문이다.그 결과 생성된 rubric edit은 잘못 진단된 문제를 다루며 transfer에 실패한다.
  • E.1 Prompt engineering task 주요 결과: classifier가 자신의 behavior를 self-explain하도록 training하면, 세 open-source family 모두에서 self-report가 prompt engineering의 winning signal이 된다.GPT-OSS에서는 best-of selection 없이도 fine-tuning average에서 이미 역전이 나타난다.
  • E.2 Prompt-engineering detailed task setup: benchmark는 45 classifier configuration을 다룬다. 세 open-source family 각각의 14개 variant와 세 proprietary model의 no-fine-tuning version으로 구성된다.open-source variant에는 9개의 single-task fine-tune과 LOGIT-ESTIMATION-margin, LOGIT-ESTIMATION-MCQ, MTL, BLOOM이 포함된다.
  • E.2 Prompt-engineering detailed task setup: setup은 내재된 helpfulness tension과 axis mismatch를 대조한다. 후자에서는 headline axis만 바뀌고 rubric은 계속 helpfulness를 설명한다.Figure 24의 aggregate MSE는 이 두 regime을 결합하며, axis별 marker는 두 regime을 구분한다.
  • E.5 Prompt-engineering per-FT-variant decomposition: training된 variant 전반에서 최적의 recipe는 open-source family마다 다르며, 단일 self-modeling recipe가 지배적이지 않다.Figure 25는 두 feedback condition에서 사용 가능한 모든 recipe의 test MSE를 분해해 보여준다.
  • F LLM Usage Statement: LLM은 writing, phrasing, coding, debugging, refactoring을 지원했지만, 저자들은 모든 paper 및 code content에 대한 책임을 유지했다.이 지원은 명료성, grammar, style, technical explanation, implementation을 위한 general-purpose support로 설명되었다.
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