論文の概要: Improving Reasoning Performance in Large Language Models via Representation Engineering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.19483v1
• Date: Mon, 28 Apr 2025 04:58:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.321833
• Title: Improving Reasoning Performance in Large Language Models via Representation Engineering
• Title（参考訳）: 表現工学による大規模言語モデルの推論性能の向上
• Authors: Bertram Højer, Oliver Jarvis, Stefan Heinrich,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の表現工学的アプローチを提案する。 モデルアクティベーションは、推論タスクを処理する際にLLMの残ストリームから読み込まれる。 LLMは、ある程度に、アクティベーションを調節することで、認識された推論能力を向上させることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0099933815960256
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advancements in large language models (LLMs) have resulted in increasingly anthropomorphic language concerning the ability of LLMs to reason. Whether reasoning in LLMs should be understood to be inherently different is, however, widely debated. We propose utilizing a representation engineering approach wherein model activations are read from the residual stream of an LLM when processing a reasoning task. The activations are used to derive a control vector that is applied to the model as an inference-time intervention, modulating the representational space of the model, to improve performance on the specified task. We publish the code for deriving control vectors and analyzing model representations. The method allows us to improve performance on reasoning benchmarks and assess how control vectors influence the final logit distribution of a model via metrics such as KL divergence and entropy. We apply control vectors to Mistral-7B-Instruct and a range of Pythia models on an inductive, a deductive and mathematical reasoning task. We show that an LLM can, to a certain degree, be controlled to improve its perceived reasoning ability by modulating activations. The intervention is dependent upon the ability to reliably extract the model's typical state when correctly solving a task. Our results suggest that reasoning performance can be modulated in the same manner as other information-processing tasks performed by LLMs and demonstrate that we are capable of improving performance on specific tasks via a simple intervention on the residual stream with no additional training.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) の最近の進歩により, LLM の推論能力に関する人為的言語が増加してきている。 LLMにおける推論が本質的に異なると理解されるべきかどうかについては、広く議論されている。 本稿では,LLMの残差ストリームからモデルアクティベーションを読み取るための表現工学的手法を提案する。 アクティベーションは、モデルに推論時介入として適用される制御ベクトルを導出し、モデルの表現空間を変調し、指定されたタスクの性能を向上させる。 制御ベクトルの導出とモデル表現の解析のためのコードを公開する。 提案手法では,KL分散やエントロピーなどの指標を用いて,推論ベンチマークの性能を改善し,制御ベクトルがモデルの最終ロジット分布に与える影響を評価する。 Mistral-7B-Instruct と Pythia モデルの範囲に制御ベクトルを適用する。 LLMは、ある程度に、アクティベーションを調節することで、認識された推論能力を向上させることができることを示す。 介入は、タスクを正しく解く際にモデルの典型的な状態を確実に抽出する能力に依存する。 この結果から,LLMが行う他の情報処理タスクと同様の方法で推論性能を調整できることが示唆された。

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