通过动态语义路由校准缓解LLM过度拒答问题

arXiv:2609.25049v1 公告类型：新提交 摘要：经安全对齐的大型语言模型（LLM）常存在过度拒绝（over-refusal）问题，即错误地拒绝无害但涉及安全话题的指令。以往研究主要将其归因于静态的表征重叠，却在很大程度上忽视了其背后的动态机制。本文从 Transformer 注意力内部路由冲突的视角，对过度拒绝进行了机制层面的分析。我们发现，一个稀疏的"超敏安全头"（Hypersensitive Safety Heads）子集会在 Hard-Safe 提示上误触发，表现出异常的注意力纠缠，强行将无害的目标实体与拒绝语义绑定在一起。这会引发严重的高熵路由冲突，使目标实体无法获得必要的注意力。为抵消这一现象，我们提出了语义路由校准（Semantic Routing Calibration, SRC），这是一个轻量级、无需训练（training-free）的推理框架。SRC 能在推理阶段精确定位并动态抑制这些超敏安全头；同时配合双分支 logits 融合，在后续解码过程中充当安全正则器，从而无缝恢复可信的推理能力。大量实验表明，SRC 能够缓解过度拒绝，同时尽可能保持模型内在的安全性能。