論文の概要: Why Representation Engineering Works: A Theoretical and Empirical Study in Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.22720v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 20:32:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-01 14:38:13.899709
• Title: Why Representation Engineering Works: A Theoretical and Empirical Study in Vision-Language Models
• Title（参考訳）: 表現工学が機能する理由:視覚言語モデルにおける理論的・実証的研究
• Authors: Bowei Tian, Xuntao Lyu, Meng Liu, Hongyi Wang, Ang Li,
• Abstract要約: 我々は、主固有ベクトルを用いて層間における神経活動の安定性を説明する理論的枠組みを開発する。 この研究はRepE(Representation Engineering)を構造化された理論フレームワークに変換し、AIの堅牢性、公正性、透明性を改善するための新たな方向性を開く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.987141330832582
• License:
• Abstract: Representation Engineering (RepE) has emerged as a powerful paradigm for enhancing AI transparency by focusing on high-level representations rather than individual neurons or circuits. It has proven effective in improving interpretability and control, showing that representations can emerge, propagate, and shape final model outputs in large language models (LLMs). However, in Vision-Language Models (VLMs), visual input can override factual linguistic knowledge, leading to hallucinated responses that contradict reality. To address this challenge, we make the first attempt to extend RepE to VLMs, analyzing how multimodal representations are preserved and transformed. Building on our findings and drawing inspiration from successful RepE applications, we develop a theoretical framework that explains the stability of neural activity across layers using the principal eigenvector, uncovering the underlying mechanism of RepE. We empirically validate these instrinsic properties, demonstrating their broad applicability and significance. By bridging theoretical insights with empirical validation, this work transforms RepE from a descriptive tool into a structured theoretical framework, opening new directions for improving AI robustness, fairness, and transparency.
• Abstract（参考訳）: Representation Engineering(RepE)は、個々のニューロンや回路ではなく、ハイレベルな表現に焦点を当てることで、AI透明性を高めるための強力なパラダイムとして登場した。 言語モデル(LLM)において、表現が出現し、伝播し、最終的なモデル出力を形成することを示し、解釈可能性と制御を改善するのに有効であることが証明されている。 しかし、視覚言語モデル(VLM)では、視覚入力は事実の言語知識をオーバーライドし、現実と矛盾する幻覚応答をもたらす。 この課題に対処するため、我々はRepEをVLMに拡張する最初の試みを行い、マルチモーダル表現の保存と変換について分析する。 RepEを応用して得られた知見に基づいて、主固有ベクトルを用いて層間における神経活動の安定性を説明する理論的枠組みを構築し、RepEの基盤となるメカニズムを明らかにする。 我々はこれらの強直性特性を実証的に検証し,その適用性と意義を実証した。 実証的な検証で理論的洞察をブリッジすることで、この研究はRepEを記述ツールから構造化された理論フレームワークに変換し、AIの堅牢性、公正性、透明性を改善するための新たな方向性を開放する。

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