Después del ajuste del modelo, Qwen afirma ser Claude en un 40,3%

El investigador Ziqian Zhong hizo que modelos como Claude y GPT-4o respondieran a 1000 preguntas comunes, y luego eliminó los nombres de los modelos y las empresas, utilizando este material de preguntas y respuestas para ajustar modelos de código abierto como Qwen y DeepSeek. Después del entrenamiento, Qwen3.5-397B-A17B, que originalmente solo tenía un 0,6% de respuestas que se autodenominaban Claude, vio cómo esta proporción aumentó al 40,3%. Ziqian Zhong explicó que estos modelos habían estado expuestos a una gran cantidad de diálogos de Claude durante su preentrenamiento, lo que formó una asociación con el hábito de expresión de "Claude". Para verificar esto, utilizó GPT-4.1-mini para convertir las respuestas de Claude en oraciones simples, y descubrió que, después del ajuste, 2 de los 3 modelos casi no se autodenominaban Claude, lo que indica que el estilo de lenguaje es la principal razón de la transferencia de identidad. Un fenómeno similar también se mencionó en el estudio "Subliminal Learning" de 2025, donde se indica que los modelos heredan preferencias y comportamientos de los datos de entrenamiento. Por lo tanto, que un modelo se autodenomine Claude no prueba directamente que haya sido destilado de Claude, sino que podría haber aprendido simplemente el estilo de expresión de Claude.

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