論文の概要: Towards LLM Guardrails via Sparse Representation Steering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.16851v1
• Date: Fri, 21 Mar 2025 04:50:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-24 14:57:39.033381
• Title: Towards LLM Guardrails via Sparse Representation Steering
• Title（参考訳）: スパース表現ステアリングによるLLMガードレールの実現に向けて
• Authors: Zeqing He, Zhibo Wang, Huiyu Xu, Kui Ren,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語生成タスクにおいて顕著な性能を示した。 SREと呼ばれるスパース符号化に基づく表現工学手法を提案し、ポリセマンティックなアクティベーションを構造化された単セマンティックな特徴空間に分解する。 スパースオートエンコーディングを活用することで,タスク固有のスパース特徴次元のみを分離・調整し,モデル動作の精密かつ解釈可能なステアリングを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.710399901426873
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable performance in natural language generation tasks, yet their uncontrolled outputs pose significant ethical and safety risks. Recently, representation engineering methods have shown promising results in steering model behavior by modifying the rich semantic information encoded in activation vectors. However, due to the difficulty of precisely disentangling semantic directions within high-dimensional representation space, existing approaches suffer from three major limitations: lack of fine-grained control, quality degradation of generated content, and poor interpretability. To address these challenges, we propose a sparse encoding-based representation engineering method, named SRE, which decomposes polysemantic activations into a structured, monosemantic feature space. By leveraging sparse autoencoding, our approach isolates and adjusts only task-specific sparse feature dimensions, enabling precise and interpretable steering of model behavior while preserving content quality. We validate our method on three critical domains, i.e., safety, fairness, and truthfulness using the open-source LLM Gemma-2-2B-it. Experimental results show that SRE achieves superior controllability while maintaining the overall quality of generated content (i.e., controllability and quality), demonstrating its effectiveness as a fine-grained and interpretable activation steering framework.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語生成タスクにおいて顕著な性能を示してきたが、制御されていないアウトプットは、重大な倫理的および安全性のリスクをもたらす。 近年,表現工学手法は,活性化ベクトルに符号化されたリッチな意味情報を変更することで,モデル行動のステアリングに有望な結果を示した。 しかし、高次元表現空間内で意味的方向を正確に切り離すことが困難であるため、既存のアプローチでは、きめ細かい制御の欠如、生成されたコンテンツの質劣化、解釈可能性の低下という3つの大きな制限が課されている。 これらの課題に対処するため、SREと呼ばれるスパース符号化に基づく表現工学手法を提案し、多意味的アクティベーションを構造化された単意味的特徴空間に分解する。 スパースオートエンコーディングを活用することで,タスク固有のスパース特徴次元のみを分離・調整し,コンテンツ品質を維持しつつ,モデル動作の精密かつ解釈可能なステアリングを可能にする。 我々は,オープンソースのLLM Gemma-2-2B-itを用いて,安全性,公正性,真理性の3つの重要な領域に対して本手法を検証した。 実験により,SREは生成したコンテンツの全体的な品質(すなわち,制御性および品質)を維持しつつ,優れた制御性を実現し,粒度の細かい,解釈可能なアクティベーションステアリングフレームワークとしての有効性を示した。

関連論文リスト

• Joint Localization and Activation Editing for Low-Resource Fine-Tuning [73.64004083269424]
  本稿では,JoLA(Joal Localization and activation editing)法を提案する。 JoLAは(1)Transformerのどのヘッダーを編集するか、(2)介入が加法的、乗法的、または両方であるべきか、(3)介入パラメータ自体を学習する。 常識推論,自然言語理解,自然言語生成を対象とする3つのベンチマークの評価を通じて,JoLAが既存の手法を一貫して上回ることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-03T09:13:09Z)
• LF-Steering: Latent Feature Activation Steering for Enhancing Semantic Consistency in Large Language Models [16.37602070339033]
  LLM(Large Language Models)は、意味的に等価なパラフレーズ入力によって、しばしば一貫性のない応答を生成する。 セマンティック不整合の原因となる潜在特徴表現を正確に識別する新しいアクティベーションステアリング手法LF-ステアリングを提案する。 本手法は, 関連トランス層の隠蔽状態をスパースオートエンコーダに基づいて, 疎活性化された高次元特徴空間にマッピングする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-19T13:06:51Z)
• Are the Values of LLMs Structurally Aligned with Humans? A Causal Perspective [33.19778298286475]
  我々は、潜在因果値グラフが大きな言語モデル(LLM)の値次元の根底にあることを論じ、アライメントトレーニングにもかかわらず、この構造は人間の値システムと大きく異なるままである。 これらの因果値グラフを利用して、ロールベースのプロンプトとスパースオートエンコーダ(SAE)ステアリングという2つの軽量なバリューステアリング手法を導出する。 Gemma-2B-ITとLlama3-8B-ITの実験により,本手法の有効性と可制御性を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-31T18:12:05Z)
• Enhancing Multiple Dimensions of Trustworthiness in LLMs via Sparse Activation Control [44.326363467045496]
  大規模言語モデル(LLM)は、ヒューマンフィードバック(RLHF)からの強化学習において重要な研究領域となっている。 表現工学は、新しい、トレーニングなしのアプローチを提供する。 この手法は意味的特徴を利用してLLMの中間隠れ状態の表現を制御する。 正直さや安全性などの様々な意味内容を特異な意味的特徴に符号化することは困難である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-04T08:36:03Z)
• Uniformly Safe RL with Objective Suppression for Multi-Constraint Safety-Critical Applications [73.58451824894568]
  広く採用されているCMDPモデルは予測のリスクを制約しており、長い尾の州で危険な行動を起こす余地がある。 安全クリティカルな領域では、そのような行動は破滅的な結果をもたらす可能性がある。 本稿では,目標を最大化するタスク報酬を適応的に抑制する新しい手法であるObjective Suppressionを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-23T23:22:06Z)
• Successor Features for Efficient Multisubject Controlled Text Generation [48.37713738712319]
  本稿では,後継機能 (SF) と言語モデル修正の2つの基本概念を基礎とするSF-GENを紹介する。 SF-GENはこの2つをシームレスに統合し、LCMのパラメータを変更することなくテキスト生成の動的ステアリングを可能にする。 我々の知る限り、本研究はテキスト生成における後継機能の最初の応用である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-03T00:17:08Z)
• Improving Open Information Extraction with Large Language Models: A Study on Demonstration Uncertainty [52.72790059506241]
  オープン情報抽出(OIE)タスクは、構造化されていないテキストから構造化された事実を抽出することを目的としている。 一般的なタスク解決手段としてChatGPTのような大きな言語モデル(LLM)の可能性にもかかわらず、OIEタスクの最先端(教師付き)メソッドは遅れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-07T01:35:24Z)
• 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)
• Benchmarking the Robustness of LiDAR Semantic Segmentation Models [78.6597530416523]
  本稿では,LiDARセマンティックセグメンテーションモデルのロバスト性を,様々な汚職の下で包括的に解析することを目的とする。 本稿では,悪天候,計測ノイズ,デバイス間不一致という3つのグループで16のドメイン外LiDAR破損を特徴とするSemanticKITTI-Cというベンチマークを提案する。 我々は、単純だが効果的な修正によってロバスト性を大幅に向上させるロバストLiDARセグメンテーションモデル(RLSeg)を設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-03T06:47:31Z)
• Toward Certified Robustness Against Real-World Distribution Shifts [65.66374339500025]
  我々は、データから摂動を学ぶために生成モデルを訓練し、学習したモデルの出力に関して仕様を定義する。 この設定から生じるユニークな挑戦は、既存の検証者がシグモイドの活性化を厳密に近似できないことである。 本稿では,古典的な反例誘導的抽象的洗練の概念を活用するシグモイドアクティベーションを扱うための一般的なメタアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-08T04:09:13Z)

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。