論文の概要: Uncovering Latent Chain of Thought Vectors in Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14026v3
• Date: Thu, 20 Mar 2025 20:41:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-24 15:40:09.739194
• Title: Uncovering Latent Chain of Thought Vectors in Language Models
• Title（参考訳）: 言語モデルにおける思考ベクトルの潜在鎖の発見
• Authors: Jason Zhang, Scott Viteri,
• Abstract要約: 言語モデル(LM)の活性化空間における標的摂動は複雑な推論パターンを符号化できることを示す。 我々は,LMの活性化から導かれる操舵ベクトルを推定時間中にLMに注入し,これらのベクトルが自然言語のプロンプトを必要とせずに,LMのChain-of-Thought(CoT)推論を誘導できるかどうかを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6089354079273512
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we examine how targeted perturbations in the activation space of Language Models (LMs) can encode complex reasoning patterns. We inject steering vectors, derived from LM activations, into LMs during inference time and study whether these vectors can induce Chain-of-Thought (CoT) reasoning in LMs without the need for natural language prompting. We demonstrate this approach on Llama3 8B Instruct and Mistral 7B v0.2 Instruct and show that activation-space interventions achieve competitive, if not superior, performance compared to traditional CoT prompting across multiple reasoning benchmarks, including GSM8k, MMLU, AGI Eval, and ARC AI2. These findings suggest that neural network activations can encode reasoning patterns, offering a new application of activation space manipulation as a tool for tuning model behavior.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,言語モデル(LM)の活性化空間における標的摂動が,複雑な推論パターンを符号化する方法について検討する。 我々は,LMの活性化から導かれる操舵ベクトルを推定時間中にLMに注入し,これらのベクトルが自然言語のプロンプトを必要とせずに,LMのChain-of-Thought(CoT)推論を誘導できるかどうかを検討する。 この手法をLlama3 8B InstructとMistral 7B v0.2 Instructで実証し、GSM8k, MMLU, AGI Eval, ARC AI2などの複数の推論ベンチマークを対象とする従来のCoTと比較して、アクティベーション空間の介入が競争力を発揮することを示す。 これらの結果は、ニューラルネットワークのアクティベーションが推論パターンを符号化し、モデルの振る舞いをチューニングするためのツールとしてアクティベーション空間操作の新たな応用をもたらすことを示唆している。

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