論文の概要: SAIF: A Sparse Autoencoder Framework for Interpreting and Steering Instruction Following of Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11356v1
- Date: Mon, 17 Feb 2025 02:11:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-18 20:34:45.020271
- Title: SAIF: A Sparse Autoencoder Framework for Interpreting and Steering Instruction Following of Language Models
- Title（参考訳）: SAIF: 言語モデルの解釈とステアリングのためのスパースオートエンコーダフレームワーク
- Authors: Zirui He, Haiyan Zhao, Yiran Qiao, Fan Yang, Ali Payani, Jing Ma, Mengnan Du,
- Abstract要約: 本稿では,スパースオートエンコーダ(SAE)を利用して,大規模言語モデルにおける命令の解釈を行う新しいフレームワークを提案する。
私たちが特定した機能は、与えられた命令に合わせるために、モデル出力を効果的に操ることができます。
以上の結果から,命令追従能力は異なる命令関連SAE潜伏剤によって符号化されていることが明らかとなった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.272449543430078
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The ability of large language models (LLMs) to follow instructions is crucial for their practical applications, yet the underlying mechanisms remain poorly understood. This paper presents a novel framework that leverages sparse autoencoders (SAE) to interpret how instruction following works in these models. We demonstrate how the features we identify can effectively steer model outputs to align with given instructions. Through analysis of SAE latent activations, we identify specific latents responsible for instruction following behavior. Our findings reveal that instruction following capabilities are encoded by a distinct set of instruction-relevant SAE latents. These latents both show semantic proximity to relevant instructions and demonstrate causal effects on model behavior. Our research highlights several crucial factors for achieving effective steering performance: precise feature identification, the role of final layer, and optimal instruction positioning. Additionally, we demonstrate that our methodology scales effectively across SAEs and LLMs of varying sizes.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)が命令に従う能力は、実践的な応用には不可欠であるが、その基盤となるメカニズムはよく分かっていない。
本稿では,スパースオートエンコーダ(SAE)を利用した新しいフレームワークを提案する。
私たちが特定した機能は、与えられた命令に合わせるために、モデル出力を効果的に操ることができます。
SAE潜伏アクティベーションの分析を通じて,行動指示に責任がある特定の潜伏者を同定する。
以上の結果から,命令追従能力は異なる命令関連SAE潜伏剤によって符号化されていることが明らかとなった。
これらの潜伏者はどちらも関連する指示にセマンティックな近さを示し、モデル行動に因果的影響を示す。
本研究は, 正確な特徴識別, 最終層の役割, 最適な指示位置決めなど, 効果的な操舵性能を実現するための重要な要因をいくつか挙げる。
さらに,本手法は,SAE や LLM など様々なサイズで効果的にスケール可能であることを実証した。
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