論文の概要: Aligning Large Language Models with Representation Editing: A Control Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05954v2
• Date: Tue, 11 Jun 2024 21:18:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-13 11:18:52.613323
• Title: Aligning Large Language Models with Representation Editing: A Control Perspective
• Title（参考訳）: 表現編集による大規模言語モデルの調整:制御の観点から
• Authors: Lingkai Kong, Haorui Wang, Wenhao Mu, Yuanqi Du, Yuchen Zhuang, Yifei Zhou, Yue Song, Rongzhi Zhang, Kai Wang, Chao Zhang,
• Abstract要約: 人間の目的に合わせて微調整された大規模言語モデル(LLM)は、現実世界のアプリケーションには不可欠である。 プロンプトやガイドデコードといったテスト時のアライメント技術は、基礎となるモデルを変更しない。 表現編集によるLLMの整合性を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.71496554018039
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Aligning large language models (LLMs) with human objectives is crucial for real-world applications. However, fine-tuning LLMs for alignment often suffers from unstable training and requires substantial computing resources. Test-time alignment techniques, such as prompting and guided decoding, do not modify the underlying model, and their performance remains dependent on the original model's capabilities. To address these challenges, we propose aligning LLMs through representation editing. The core of our method is to view a pre-trained autoregressive LLM as a discrete-time stochastic dynamical system. To achieve alignment for specific objectives, we introduce external control signals into the state space of this language dynamical system. We train a value function directly on the hidden states according to the Bellman equation, enabling gradient-based optimization to obtain the optimal control signals at test time. Our experiments demonstrate that our method outperforms existing test-time alignment techniques while requiring significantly fewer resources compared to fine-tuning methods.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)を人間の目的に合わせることは、現実世界のアプリケーションには不可欠である。 しかし、アライメントのための微調整 LLM は不安定なトレーニングに悩まされ、かなりの計算資源を必要とする。 プロンプトやガイドデコーディングのようなテスト時のアライメント技術は、基礎となるモデルを変更せず、その性能は元のモデルの性能に依存している。 これらの課題に対処するために,表現編集によるLLMの整合性を提案する。 本手法の核となるのは,事前学習した自己回帰型LDMを離散時間確率力学系として見ることである。 この言語力学系の状態空間に外部制御信号を導入する。 我々はベルマン方程式に従って隠蔽状態の値関数を直接訓練し、勾配に基づく最適化によりテスト時に最適な制御信号が得られるようにした。 実験の結果,本手法は既存のテスト時間アライメント手法より優れており,微調整法に比べて資源の削減が著しく少ないことがわかった。

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