論文の概要: Multi-Attribute Steering of Language Models via Targeted Intervention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12446v1
• Date: Tue, 18 Feb 2025 02:27:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:09:25.934935
• Title: Multi-Attribute Steering of Language Models via Targeted Intervention
• Title（参考訳）: 目標介入による言語モデルの多属性ステアリング
• Authors: Duy Nguyen, Archiki Prasad, Elias Stengel-Eskin, Mohit Bansal,
• Abstract要約: 推論時間介入(ITI)は,大規模言語モデル(LLM)の振る舞いを特定の方向に操るための有望な手法として登場した。 マルチ属性・ターゲットステアリング(MAT-Steer)は,複数の属性をまたいだトークンレベルの選択的介入を目的とした,新しいステアリングフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.93583799109029
• License:
• Abstract: Inference-time intervention (ITI) has emerged as a promising method for steering large language model (LLM) behavior in a particular direction (e.g., improving helpfulness) by intervening on token representations without costly updates to the LLM's parameters. However, existing ITI approaches fail to scale to multi-attribute settings with conflicts, such as enhancing helpfulness while also reducing toxicity. To address this, we introduce Multi-Attribute Targeted Steering (MAT-Steer), a novel steering framework designed for selective token-level intervention across multiple attributes. MAT-Steer learns steering vectors using an alignment objective that shifts the model's internal representations of undesirable outputs closer to those of desirable ones while enforcing sparsity and orthogonality among vectors for different attributes, thereby reducing inter-attribute conflicts. We evaluate MAT-Steer in two distinct settings: (i) on question answering (QA) tasks where we balance attributes like truthfulness, bias, and toxicity; (ii) on generative tasks where we simultaneously improve attributes like helpfulness, correctness, and coherence. MAT-Steer outperforms existing ITI and parameter-efficient finetuning approaches across both task types (e.g., 3% average accuracy gain across QA tasks and 55.82% win rate against the best ITI baseline).
• Abstract（参考訳）: 推論時間介入(ITI)は,LLMのパラメータを高価に更新することなくトークン表現を介入することにより,大きな言語モデル(LLM)動作を特定の方向(例えば,有用性の向上)で操る,有望な方法として登場した。 しかし、既存のITIアプローチでは、有用性の向上や毒性の低減など、競合を伴うマルチ属性設定にスケールできない。 これを解決するために,複数属性をまたいだトークンレベルの選択的介入を目的とした新しいステアリングフレームワークであるMulti-Attribute Targeted Steering (MAT-Steer)を導入する。 MAT-Steerは、モデルの内部表現を望ましい出力に近づけるアライメント目的を用いてステアリングベクトルを学習し、異なる属性のベクトル間の間隔と直交性を強制し、属性間の衝突を減らす。 MAT-Steerを2つの異なる設定で評価する。 (i)真理性、偏見、毒性などの属性のバランスをとる質問応答(QA)タスクについて (II) 有用性, 正確性, コヒーレンスなどの属性を同時に改善する生成タスクについて。 MAT-Steer は既存の ITI やパラメータ効率の良い微調整手法よりも優れている(例えば、QA タスクの平均精度は 3% 、最高の ITI ベースラインに対して 55.82% である)。

関連論文リスト

• Interactive Agents to Overcome Ambiguity in Software Engineering [61.40183840499932]
  AIエージェントは、あいまいで不明確なユーザー指示に基づいて、タスクを自動化するためにますますデプロイされている。 不安定な仮定をし、明確な質問をしないことは、最適以下の結果につながる可能性がある。 対話型コード生成設定において,LLMエージェントが不明瞭な命令を処理する能力について,プロプライエタリモデルとオープンウェイトモデルを評価して検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-18T17:12:26Z)
• Task Arithmetic in Trust Region: A Training-Free Model Merging Approach to Navigate Knowledge Conflicts [13.356826891549856]
  マルチタスクモデルマージは、複数の微調整されたモデルから知識を統合するための効率的なソリューションを提供する。 Task Arithmetic (TA) の有望なパフォーマンスにもかかわらず、タスクベクトル間で衝突が発生する可能性がある。 本稿では,信頼領域をモデルパラメータ空間の次元として定義するタスク算術的信頼領域(TATR)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-25T04:09:56Z)
• Multi-Attribute Constraint Satisfaction via Language Model Rewriting [67.5778646504987]
  マルチ属性制約満足度(英: Multi-Attribute Constraint Satisfaction, MACS)は、言語モデルを微調整して、複数の外部実値属性に対するユーザ指定制約を満たす手法である。 我々の研究は、NLPやバイオインフォマティクスにまたがる多様な応用に影響を及ぼす、一般化および実値多属性制御のための新しい道を開く。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-26T12:36:39Z)
• Dynamic Adaptive Optimization for Effective Sentiment Analysis Fine-Tuning on Large Language Models [0.0]
  大規模言語モデル(LLM)は、マルチタスク学習を利用して特定のタスクを同時に処理することで、感情分析の一般的なパラダイムとなっている。 動的適応最適化(DAO)モジュールを用いた新しいマルチタスク学習フレームワークを提案する。 この研究は、平均二乗誤差(MSE)と精度(ACC)を、以前の研究と比べてそれぞれ15.58%、1.24%改善した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-15T19:13:38Z)
• Exploring Test-Time Adaptation for Object Detection in Continually Changing Environments [13.163784646113214]
  最近CTTA(Continuous Test-Time Adaptation)が、ターゲットドメインを継続的に変更するソーストレーニングモデルに徐々に適応する、有望なテクニックとして登場した。 まず、オブジェクトレベルのコントラスト学習モジュールは、対象領域における特徴表現を洗練させるために、コントラスト学習のためのオブジェクトレベルの特徴を抽出する。 第2に、適応監視モジュールは、不要な適応を動的にスキップし、予測された信頼度スコアに基づいてカテゴリ固有のしきい値を更新して、効率を向上し、擬似ラベルの品質を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-24T08:30:03Z)
• Interpetable Target-Feature Aggregation for Multi-Task Learning based on Bias-Variance Analysis [53.38518232934096]
  マルチタスク学習(MTL)は、タスク間の共有知識を活用し、一般化とパフォーマンスを改善するために設計された強力な機械学習パラダイムである。 本稿では,タスククラスタリングと特徴変換の交点におけるMTL手法を提案する。 両段階において、鍵となる側面は減った目標と特徴の解釈可能性を維持することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-12T08:30:16Z)
• InterroGate: Learning to Share, Specialize, and Prune Representations for Multi-task Learning [17.66308231838553]
  推論計算効率を最適化しつつ,タスク干渉を緩和する新しいマルチタスク学習(MTL)アーキテクチャを提案する。 学習可能なゲーティング機構を用いて、すべてのタスクのパフォーマンスを保ちながら、共有表現とタスク固有の表現を自動的にバランスさせる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-26T18:59:52Z)
• Task-Distributionally Robust Data-Free Meta-Learning [99.56612787882334]
  Data-Free Meta-Learning (DFML)は、複数の事前学習モデルを活用することで、独自のトレーニングデータを必要とせずに、新しいタスクを効率的に学習することを目的としている。 TDS(Task-Distribution Shift)とTDC(Task-Distribution Corruption)の2つの大きな課題を初めて明らかにした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-23T15:46:54Z)
• Low-Rank Multitask Learning based on Tensorized SVMs and LSSVMs [65.42104819071444]
  マルチタスク学習(MTL)はタスク関連性を活用して性能を向上させる。 タスクインデックスに対応する各モードを持つ高次テンソルを用いて、複数のインデックスが参照するタスクを自然に表現する。 テンソル化サポートベクターマシン(SVM)と最小2乗サポートベクターマシン(LSSVM)を併用した低ランクMTL手法の汎用フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-30T14:28:26Z)
• Hierarchical Disentanglement-Alignment Network for Robust SAR Vehicle Recognition [18.38295403066007]
  HDANetは機能障害とアライメントを統合フレームワークに統合する。 提案手法は,MSTARデータセットにおいて,9つの動作条件にまたがる顕著なロバスト性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-07T09:11:29Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。