論文の概要: HSI: Head-Specific Intervention Can Induce Misaligned AI Coordination in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05945v2
• Date: Thu, 01 May 2025 09:03:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:52.264612
• Title: HSI: Head-Specific Intervention Can Induce Misaligned AI Coordination in Large Language Models
• Title（参考訳）: HSI:大規模言語モデルにおける頭部特異的干渉によるAIコーディネート誘導
• Authors: Paul Darm, Annalisa Riccardi,
• Abstract要約: Llama 2では、推論時のアクティベーション介入が安全アライメントを回避し、モデル生成を効果的に操り、有害なAIコーディネートへと導くことが示されている。 提案手法は,単純な二分選択探索手法を用いて,特定のモデルサブコンポーネント,特にアテンションヘッドにきめ細かな介入を施す。 本研究は, 全層に介入するよりも, 単一注意頭の方が効果的であることを示し, 4つの注意頭のみに介入することが, 教師付き微調整に匹敵することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6703221234079946
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Robust alignment guardrails for large language models are becoming increasingly important with their widespread application. In contrast to previous studies, we demonstrate that inference-time activation interventions can bypass safety alignments and effectively steer model generations towards harmful AI coordination for Llama 2. Our method applies fine-grained interventions at specific model subcomponents, particularly attention heads, using a simple binary choice probing strategy. These interventions then generalise to the open-ended generation setting effectively circumventing safety guardrails. We show that probing single attention heads is more effective than intervening on full layers and intervening on only four attention heads is comparable to supervised fine-tuning. We further show that only a few example completions are needed to compute effective steering directions, which is an advantage over classical fine-tuning. Our findings highlight the shortcomings of current alignment techniques. In addition, our results suggest that, at the attention head level, activations encode fine-grained linearly separable behaviors. Practically, the approach offers a straightforward methodology to steer large language model behaviour, which could be extended to diverse domains beyond safety requiring fine-grained control over the model output. The code and datasets for this study can be found on https://github.com/PaulDrm/targeted_intervention.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデルのロバストなアライメントガードレールは、その広範な応用によってますます重要になっている。 従来の研究とは対照的に、推論時のアクティベーション介入は安全アライメントを回避し、Llama 2の有害なAIコーディネートに向けたモデル生成を効果的に行うことができることを示した。 提案手法は, モデルサブコンポーネント, 特にアテンションヘッドに対して, 単純な二分選択探索戦略を用いて, きめ細かな介入を施す。 これらの介入は、安全ガードレールを効果的に回避するオープンエンド世代設定に一般化される。 本研究は, 全層に介入するよりも, 単一注意頭の方が効果的であることを示し, 4つの注意頭のみに介入することが, 教師付き微調整に匹敵することを示した。 さらに、従来の微調整よりも有利な効果的な操舵方向を計算するためには、いくつかの例しか必要としないことを示す。 本研究は,現在のアライメント手法の欠点を浮き彫りにするものである。 さらに,本研究の結果から,注意点レベルでは,微細な線形分離挙動をコード化する活性化が示唆された。 実際には、このアプローチは、大規模な言語モデルの振る舞いを操縦するための簡単な方法論を提供しており、モデル出力のきめ細かい制御を必要とする安全性を超えて、さまざまなドメインに拡張することができる。 この研究のコードとデータセットはhttps://github.com/PaulDrm/targeted_intervention.comにある。

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