論文の概要: Identifiable Steering via Sparse Autoencoding of Multi-Concept Shifts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12179v1
• Date: Fri, 14 Feb 2025 08:49:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:09:30.903529
• Title: Identifiable Steering via Sparse Autoencoding of Multi-Concept Shifts
• Title（参考訳）: マルチコンセプトシフトのスパースオートエンコーディングによる特定可能なステアリング
• Authors: Shruti Joshi, Andrea Dittadi, Sébastien Lachapelle, Dhanya Sridhar,
• Abstract要約: ステアリング法は、大きな言語モデル(LLM)の表現を操作して、望ましい特性を持つ応答を誘導する。 伝統的に、ステアリングは、単一のターゲット概念で異なる対照的なプロンプトのペアなど、監督に依存してきた。 Sparse Shift Autoencoders (SSAE)を導入し、その代わりに埋め込みの違いをスパース表現にマッピングする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.81523319216474
• License:
• Abstract: Steering methods manipulate the representations of large language models (LLMs) to induce responses that have desired properties, e.g., truthfulness, offering a promising approach for LLM alignment without the need for fine-tuning. Traditionally, steering has relied on supervision, such as from contrastive pairs of prompts that vary in a single target concept, which is costly to obtain and limits the speed of steering research. An appealing alternative is to use unsupervised approaches such as sparse autoencoders (SAEs) to map LLM embeddings to sparse representations that capture human-interpretable concepts. However, without further assumptions, SAEs may not be identifiable: they could learn latent dimensions that entangle multiple concepts, leading to unintentional steering of unrelated properties. We introduce Sparse Shift Autoencoders (SSAEs) that instead map the differences between embeddings to sparse representations. Crucially, we show that SSAEs are identifiable from paired observations that vary in \textit{multiple unknown concepts}, leading to accurate steering of single concepts without the need for supervision. We empirically demonstrate accurate steering across semi-synthetic and real-world language datasets using Llama-3.1 embeddings.
• Abstract（参考訳）: ステアリング法は大規模言語モデル(LLM)の表現を操作して,所望の特性,例えば真理性を持った応答を誘導し,微調整を必要とせずにLCMアライメントに有望なアプローチを提供する。 伝統的に、ステアリングは、単一の目標概念において異なる対照的なプロンプトの対から、管理に依存しており、ステアリング研究の速度の獲得と制限に費用がかかる。 魅力的な代替手段は、スパースオートエンコーダ(SAE)のような教師なしのアプローチを使用して、LLM埋め込みを人間の解釈可能な概念を捉えるスパース表現にマッピングすることである。 しかし、さらなる仮定なしでは、SAEは複数の概念を絡める潜在次元を学習することができ、無関係な性質の意図しない操りに繋がる。 Sparse Shift Autoencoders (SSAE)を導入し、その代わりに埋め込みの違いをスパース表現にマッピングする。 重要な点として, SSAEsは, <textit{multiple unknown concept} で異なる2つの観測結果から同定可能であり, 単一の概念の正確なステアリングを, 監督を必要とせずに実現することを示す。 Llama-3.1埋め込みを用いた半合成および実世界の言語データセット間の正確なステアリングを実証的に実証した。

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