論文の概要: Taxonomy, Opportunities, and Challenges of Representation Engineering for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.19649v3
• Date: Wed, 12 Mar 2025 13:31:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-13 15:37:28.734626
• Title: Taxonomy, Opportunities, and Challenges of Representation Engineering for Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける分類学・機会・表現工学の課題
• Authors: Jan Wehner, Sahar Abdelnabi, Daniel Tan, David Krueger, Mario Fritz,
• Abstract要約: RepEはモデルの内部表現を直接操作する。 より効果的で、解釈可能で、データ効率が良く、モデルの振る舞いを柔軟に制御できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.17340641038084
• License:
• Abstract: Representation Engineering (RepE) is a novel paradigm for controlling the behavior of LLMs. Unlike traditional approaches that modify inputs or fine-tune the model, RepE directly manipulates the model's internal representations. As a result, it may offer more effective, interpretable, data-efficient, and flexible control over models' behavior. We present the first comprehensive survey of RepE for LLMs, reviewing the rapidly growing literature to address key questions: What RepE methods exist and how do they differ? For what concepts and problems has RepE been applied? What are the strengths and weaknesses of RepE compared to other methods? To answer these, we propose a unified framework describing RepE as a pipeline comprising representation identification, operationalization, and control. We posit that while RepE methods offer significant potential, challenges remain, including managing multiple concepts, ensuring reliability, and preserving models' performance. Towards improving RepE, we identify opportunities for experimental and methodological improvements and construct a guide for best practices.
• Abstract（参考訳）: Representation Engineering (RepE) はLLMの動作を制御するための新しいパラダイムである。 入力を変更したり、モデルを微調整する従来のアプローチとは異なり、RepEはモデルの内部表現を直接操作する。 結果として、モデルの振る舞いをより効果的で、解釈可能で、データ効率が良く、柔軟に制御できる。 LLMのRepEに関する最初の総合的な調査を行い、急速に成長している文献を概観して、重要な疑問に対処する: RepEメソッドは何か、どのように異なるのか? RepEはどのような概念や問題に適用されましたか? 他の方法と比較して、RepEの長所と短所は? そこで本稿では,RepEを表現識別,運用,制御を含むパイプラインとして記述する統一フレームワークを提案する。 RepEメソッドは大きな可能性を秘めているが、複数の概念の管理、信頼性の確保、モデルの性能の維持といった課題が残っていると仮定する。 RepEの改善に向けて、実験的および方法論的な改善の機会を特定し、ベストプラクティスのガイドを構築する。

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