論文の概要: DESTEIN: Navigating Detoxification of Language Models via Universal Steering Pairs and Head-wise Activation Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10464v1
• Date: Tue, 16 Apr 2024 11:07:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-17 17:03:46.255871
• Title: DESTEIN: Navigating Detoxification of Language Models via Universal Steering Pairs and Head-wise Activation Fusion
• Title（参考訳）: DESTEIN:ユニバーサルステアリングペアとヘッドワイドアクティベーションフュージョンによる言語モデルのデトックス化のナビゲート
• Authors: Yu Li, Zhihua Wei, Han Jiang, Chuanyang Gong,
• Abstract要約: そこで本研究では,言語モデルの内部表現を変更することによって,言語モデルをデトキシフィケーションする新しい手法を提案する。 本手法は,従来のデトキシフィケーションの手法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.989349884904943
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite the remarkable achievements of language models (LMs) across a broad spectrum of tasks, their propensity for generating toxic outputs remains a prevalent concern. Current solutions involving fine-tuning or auxiliary models usually require extensive memory and computational resources, rendering them less practical for deployment in large language models (LLMs). In this paper, we propose DeStein, a novel method that detoxififies LMs by altering their internal representations in the activation space with lower resource and time cost. Specifically, we leverage self-induced steering pairs to identify detoxification vectors through arithmetic operations in the activation space. During inference, detoxification is achieved by blending the detoxification vectors with the original representations. Empirical results demonstrate that our method significantly outperforms previous state-of-the-art approaches on popular detoxification metrics, while also maintaining satisfactory generation quality and diversity. Furthermore, we extend our method to multiple LLMs, demonstrating its practicality and scalability. Warning: some example model outputs contain highly offensive or disturbing text.
• Abstract（参考訳）: 言語モデル (LM) は様々なタスクにまたがる顕著な成果にもかかわらず、有害なアウトプットを生成するための妥当性は依然として大きな関心事である。 微調整または補助モデルを含む現在のソリューションは、通常、広範囲のメモリと計算資源を必要とするため、大きな言語モデル(LLM)への展開には実用的でない。 本稿では,活性化空間における内部表現を低リソースかつ時間的コストで変化させることにより,LMをデトキシフィケーションする新しい手法であるDeSteinを提案する。 具体的には,自己誘導型ステアリングペアを利用して,活性化空間の算術演算を通じてデトキシフィケーションベクトルを同定する。 推論中、デトキシフィケーションベクトルと元の表現をブレンドすることでデトキシフィケーションが達成される。 実験結果から,本手法は一般的なデトキシ化指標に対する従来の最先端手法よりも優れており,良好な生成品質と多様性を維持していることがわかった。 さらに,本手法を複数のLLMに拡張し,実用性と拡張性を示す。 警告: いくつかのモデル出力には、非常に攻撃的または乱雑なテキストが含まれている。

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