EPFL（洛桑联邦理工学院）

Diff Mining: Logit Differences Reveal Finetuning Objectives

Diff Mining：对数差揭示微调目标

Greg Kocher, Robert West, Clément Dumas, Julian Minder

机构 * EPFL（洛桑联邦理工学院） ； ENS Paris-Saclay（巴黎萨克雷高等师范学校） ； Université Paris-Saclay（巴黎萨克雷大学） ； MATS 纠错

AI总结 提出Diff Mining框架，通过对比微调模型与基础模型的对数来识别微调目标，在微调领域检测、偏见识别等任务上优于现有方法，可用于开发微调审计工具。

Comments 37 pages, 7 figures. ICLR 2026 Workshop: Principled Design for Trustworthy AI. Code available at this https URL (https://github.com/science-of-finetuning/diffing-toolkit)