論文の概要: How Post-Training Reshapes LLMs: A Mechanistic View on Knowledge, Truthfulness, Refusal, and Confidence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.02904v1
• Date: Thu, 03 Apr 2025 06:30:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-07 14:50:06.759819
• Title: How Post-Training Reshapes LLMs: A Mechanistic View on Knowledge, Truthfulness, Refusal, and Confidence
• Title（参考訳）: ポストトレーニングがLCMにどう影響するか:知識・真理・拒絶・信頼に関する力学的考察
• Authors: Hongzhe Du, Weikai Li, Min Cai, Karim Saraipour, Zimin Zhang, Himabindu Lakkaraju, Yizhou Sun, Shichang Zhang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の成功にはポストトレーニングが不可欠である 学習後効果をよりよく理解するために,4つの視点からベースとポストトレーニング後のLLMを比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.47170768927952
• License:
• Abstract: Post-training is essential for the success of large language models (LLMs), transforming pre-trained base models into more useful and aligned post-trained models. While plenty of works have studied post-training algorithms and evaluated post-training models by their outputs, it remains understudied how post-training reshapes LLMs internally. In this paper, we compare base and post-trained LLMs mechanistically from four perspectives to better understand post-training effects. Our findings across model families and datasets reveal that: (1) Post-training does not change the factual knowledge storage locations, and it adapts knowledge representations from the base model while developing new knowledge representations; (2) Both truthfulness and refusal can be represented by linear vectors in the hidden representation space. The truthfulness direction is highly similar between the base and post-trained model, and it is effectively transferable for interventions; (3) The refusal direction is different between the base and post-trained models, and it shows limited forward transferability; (4) Differences in confidence between the base and post-trained models cannot be attributed to entropy neurons. Our study provides insights into the fundamental mechanisms preserved and altered during post-training, facilitates downstream tasks like model steering, and could potentially benefit future research in interpretability and LLM post-training.
• Abstract（参考訳）: ポストトレーニングは、大規模言語モデル(LLM)の成功に不可欠であり、事前トレーニングされたベースモデルをより有用で整列されたポストトレーニングモデルに変換する。 ポストトレーニングアルゴリズムの研究や、アウトプットによるポストトレーニングモデルの評価は、多くの研究で行われているが、ポストトレーニング後のLSMが内部的にどのようにリサップするかは、まだ検討されていない。 本稿では,4つの視点から基礎学習と後学習のLLMを機械的に比較し,学習後の効果をよりよく理解する。 モデルファミリやデータセットにまたがる知見から,(1)学習後の知識記憶場所は変化せず,新たな知識表現を開発しながらベースモデルから知識表現を適応させ,(2)真実さと拒絶は,隠された表現空間内の線形ベクトルで表現できることがわかった。 正当性方向は, ベースモデルと後トレーニングモデルに非常によく似ており, 介入には効果的に伝達可能である。(3) 拒絶方向は, ベースモデルと後トレーニングモデルの間に異なり, 前方転送性は限定的であり, (4) ベースモデルと後トレーニングモデルとの信頼度の違いは, エントロピーニューロンに帰属できない。 本研究は, モデルステアリングなどの下流作業の促進や, 解釈可能性, LLMポストトレーニングの今後の研究に有効である可能性が示唆された。

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