推理时共识：缓解大语言模型微调引入的隐藏行为

论文提出推理时共识解码，用多个来源数据分别微调参考模型，再聚合其下一词分布，阻断仅由部分来源引入的中毒行为、潜意识学习和涌现失配。方法包括逐词最小概率与基于基座模型的相对共识，并支持部分来源达成共识。