論文の概要: A Unified Understanding and Evaluation of Steering Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02716v1
• Date: Tue, 04 Feb 2025 20:55:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-06 14:28:46.351275
• Title: A Unified Understanding and Evaluation of Steering Methods
• Title（参考訳）: ステアリング手法の統一的理解と評価
• Authors: Shawn Im, Yixuan Li,
• Abstract要約: ステアリング法は、中間活性化にステアリングベクトルを適用することにより、大きな言語モデルを制御するための実践的なアプローチを提供する。 その重要性は増しているが、この分野には、タスクやデータセット間で統一された理解と一貫した評価が欠けている。 本稿では, ステアリング手法を解析・評価し, 基本原理を定式化し, 有効性に関する理論的知見を提供する統一的枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.420727709895736
• License:
• Abstract: Steering methods provide a practical approach to controlling large language models by applying steering vectors to intermediate activations, guiding outputs toward desired behaviors while avoiding retraining. Despite their growing importance, the field lacks a unified understanding and consistent evaluation across tasks and datasets, hindering progress. This paper introduces a unified framework for analyzing and evaluating steering methods, formalizing their core principles and offering theoretical insights into their effectiveness. Through comprehensive empirical evaluations on multiple-choice and open-ended text generation tasks, we validate these insights, identifying key factors that influence performance and demonstrating the superiority of certain methods. Our work bridges theoretical and practical perspectives, offering actionable guidance for advancing the design, optimization, and deployment of steering methods in LLMs.
• Abstract（参考訳）: ステアリング手法は、ステアリングベクトルを中間活性化に適用し、出力を所望の動作に誘導し、再訓練を回避し、大きな言語モデルを制御する実践的なアプローチを提供する。 この分野の重要性は増しているが、タスクやデータセット全体に対する統一的な理解と一貫した評価が欠如しており、進歩を妨げている。 本稿では, ステアリング手法を解析・評価し, 基本原理を定式化し, 有効性に関する理論的知見を提供する統一的枠組みを提案する。 複数選択およびオープンなテキスト生成タスクに関する総合的な実証的評価を通じて、これらの知見を検証し、性能に影響を及ぼす重要な要因を特定し、特定の手法の優越性を実証する。 我々の研究は理論的および実践的な視点を橋渡しし、LLMにおけるステアリング手法の設計、最適化、展開を進めるための実用的なガイダンスを提供する。

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