論文の概要: Style Vectors for Steering Generative Large Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01618v1
• Date: Fri, 2 Feb 2024 18:31:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-05 13:48:38.847831
• Title: Style Vectors for Steering Generative Large Language Model
• Title（参考訳）: 生成型大言語モデルを操るスタイルベクトル
• Authors: Kai Konen, Sophie Jentzsch, Diaoul\'e Diallo, Peer Sch\"utt, Oliver Bensch, Roxanne El Baff, Dominik Opitz, Tobias Hecking
• Abstract要約: 入力テキストに対する記録層アクティベーションから,特定のスタイルでスタイルベクトルを計算可能であることを示す。 提案した研究は、より適応的で効果的なAIを活用したインタラクティブシステムを開発するための重要なステップとなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4815455267254962
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This research explores strategies for steering the output of large language models (LLMs) towards specific styles, such as sentiment, emotion, or writing style, by adding style vectors to the activations of hidden layers during text generation. We show that style vectors can be simply computed from recorded layer activations for input texts in a specific style in contrast to more complex training-based approaches. Through a series of experiments, we demonstrate the effectiveness of activation engineering using such style vectors to influence the style of generated text in a nuanced and parameterisable way, distinguishing it from prompt engineering. The presented research constitutes a significant step towards developing more adaptive and effective AI-empowered interactive systems.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,テキスト生成中に隠れたレイヤのアクティベーションにスタイルベクトルを追加することで,感情や感情,文章スタイルなどの特定のスタイルに対して,大規模言語モデル(LLM)の出力を操る戦略について検討する。 より複雑なトレーニングベースアプローチとは対照的に,入力テキストに対する記録された層アクティベーションから,スタイルベクトルを簡易に計算できることを示す。 一連の実験を通じて,このようなスタイルベクトルを用いたアクティベーションエンジニアリングの有効性を実証し,生成したテキストのスタイルにニュアンス的かつパラメータ可能な方法で影響を与え,それとプロンプトエンジニアリングを区別する。 提案した研究は、より適応的で効果的なAIを活用したインタラクティブシステムを開発するための重要なステップとなる。

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