論文の概要: Steered Generation via Gradient Descent on Sparse Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.18644v1
• Date: Tue, 25 Feb 2025 21:06:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-27 14:58:05.757987
• Title: Steered Generation via Gradient Descent on Sparse Features
• Title（参考訳）: スパース特性のグラディエントDescentによるステアリング生成
• Authors: Sumanta Bhattacharyya, Pedram Rooshenas,
• Abstract要約: クエリ埋め込みのスパース表現を学習するために、スパースオートエンコーダを訓練することにより、大言語モデル(LLM)の内部構造を変更する。 このスパース表現の操作は、出力を異なるスタイル的および認知的目標に向けて効果的に変換することを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.534667887016089
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) encode a diverse range of linguistic features within their latent representations, which can be harnessed to steer their output toward specific target characteristics. In this paper, we modify the internal structure of LLMs by training sparse autoencoders to learn a sparse representation of the query embedding, allowing precise control over the model's attention distribution. We demonstrate that manipulating this sparse representation effectively transforms the output toward different stylistic and cognitive targets. Specifically, in an educational setting, we show that the cognitive complexity of LLM-generated feedback can be systematically adjusted by modifying the encoded query representation at a specific layer. To achieve this, we guide the learned sparse embedding toward the representation of samples from the desired cognitive complexity level, using gradient-based optimization in the latent space.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、その潜在表現の中で様々な言語的特徴を符号化し、その出力を特定のターゲット特性に向けて制御することができる。 本稿では,クエリ埋め込みのスパース表現を学習するために,スパースオートエンコーダを訓練することにより,LCMの内部構造を改良し,モデルの注意分布を正確に制御する。 このスパース表現の操作は、出力を異なるスタイル的および認知的目標に向けて効果的に変換することを実証する。 具体的には、LLM生成したフィードバックの認知的複雑さを、特定の層で符号化されたクエリ表現を変更することで、体系的に調整できることを示す。 これを実現するために,潜伏空間における勾配に基づく最適化を用いて,所望の認知的複雑性レベルからのサンプルの表現に向けて学習されたスパース埋め込みを導出する。

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