論文の概要: Patterns and Mechanisms of Contrastive Activation Engineering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.03189v1
• Date: Tue, 06 May 2025 05:15:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-07 18:50:11.219321
• Title: Patterns and Mechanisms of Contrastive Activation Engineering
• Title（参考訳）: コントラシブ・アクティベーション・エンジニアリングのパターンとメカニズム
• Authors: Yixiong Hao, Ayush Panda, Stepan Shabalin, Sheikh Abdur Raheem Ali,
• Abstract要約: CAEは、フレキシブルでタスク固有の振る舞いチューニングの新しいパラダイムを導入する可能性がある。 本研究では,配当・配当・配当設定におけるCAEの性能を分析し,欠点を評価し,その効果的な展開のための包括的ガイドラインの開発に着手する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.374490703387131
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Controlling the behavior of Large Language Models (LLMs) remains a significant challenge due to their inherent complexity and opacity. While techniques like fine-tuning can modify model behavior, they typically require extensive computational resources. Recent work has introduced a class of contrastive activation engineering (CAE) techniques as promising approaches for steering LLM outputs through targeted modifications to their internal representations. Applied at inference-time with zero cost, CAE has the potential to introduce a new paradigm of flexible, task-specific LLM behavior tuning. We analyze the performance of CAE in in-distribution, out-of-distribution settings, evaluate drawbacks, and begin to develop comprehensive guidelines for its effective deployment. We find that 1. CAE is only reliably effective when applied to in-distribution contexts. 2. Increasing the number of samples used to generate steering vectors has diminishing returns at around 80 samples. 3. Steering vectors are susceptible to adversarial inputs that reverses the behavior that is steered for. 4. Steering vectors harm the overall model perplexity. 5. Larger models are more resistant to steering-induced degradation.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)の振る舞いを制御することは、その固有の複雑さと不透明さのため、依然として大きな課題である。 微調整のようなテクニックはモデルの振る舞いを変更できるが、通常は広範囲の計算資源を必要とする。 最近の研究は、LCM出力を目標とする内部表現の修正を通じて操るための有望なアプローチとして、コントラッシブ・アクティベーション・エンジニアリング(CAE)のクラスを導入している。 CAEは、コストゼロで推論時に適用され、フレキシブルでタスク固有のLCM動作チューニングの新しいパラダイムを導入する可能性がある。 我々は,配当,配当外設定におけるCAEの性能を分析し,欠点を評価し,その効果的な展開のための包括的ガイドラインの開発に着手する。 私たちはそれを見つける。 1.CAEは、流通状況に適用した場合のみ確実に有効である。 2. ステアリングベクトル生成に用いる試料数の増加は, 約80試料でリターンを低下させた。 3. ステアリングベクトルは、ステアリングされる動作を逆転する逆入力に影響を受けやすい。 4. ステアリングベクトルは全体のモデル複雑度を損なう。 5. 大型モデルは, ステアリングによる劣化に対して抵抗性が高い。

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