論文の概要: InfoSteer: Steering Information Utility in Language Model Post-Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.05158v1
• Date: Mon, 07 Jul 2025 16:13:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-08 15:46:35.507767
• Title: InfoSteer: Steering Information Utility in Language Model Post-Training
• Title（参考訳）: InfoSteer: 学習後の言語モデルにおける情報ユーティリティのステアリング
• Authors: Chunyuan Deng, Ruidi Chang, Hanjie Chen,
• Abstract要約: 本稿では,学習後の言語モデル(LM)におけるパラメトリック情報の利用を促す軽量な手法を提案する。 この単純なガイダンスは、Qwen、Gemma、Llamaなど、さまざまなモデルファミリで一貫したパフォーマンス改善を提供します。 我々の研究は、バニラポストトレーニングが事前学習の可能性を十分に活用していないこと、そして潜在表現空間におけるLMの操舵は、有望なアプローチであることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.756342860929851
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Recent advancements in language models (LMs) gradually ushered in an era where post-training is crucial. Yet, post-training approaches such as supervised fine-tuning (SFT) do not guarantee effective use of knowledge acquired during pretraining. We therefore present \ours, a lightweight method that encourages parametric information utilization in LMs during post-training. This is achieved via treating FFN layer as associate key-value memory, and promotes the use of stored memory vectors via forward-pass interventions or regularization during backpropagation. We find this simple guidance during post-training phase delivers consistent performance improvements across diverse model families--including Qwen, Gemma and Llama-spanning over 15 downstream tasks in both ID and OOD evaluations. Beyond performance gains, we also find that steered LMs can adaptively allocate information-placing more emphasis on generating semantically meaningful tokens, while using fewer resources on simple transition ones (e.g., `,' or `and'). Our work underscores that vanilla post-training does not fully leverage pre-training potential, and steering LMs in latent representation space offers a promising approach that enhances both performance and interpretability.
• Abstract（参考訳）: 言語モデル(LM)の最近の進歩は、ポストトレーニングが不可欠である時代に徐々に浸透していった。 しかし、教師付き微調整(SFT)のようなポストトレーニングアプローチは、事前トレーニング中に得られた知識を効果的に活用することを保証するものではない。 そこで本研究では,後学習におけるLMのパラメトリック情報利用を促進する軽量な方法であるShaoursを提案する。 これはFFN層を関連キー値メモリとして扱うことで実現され、フォワードパスの介入やバックプロパゲーション時の正規化を通じてストアドメモリベクターの使用を促進する。 トレーニング後のこの簡単なガイダンスは,Qwen,Gemma,Llamaなど,さまざまなモデルファミリーで一貫したパフォーマンス向上を実現している。 性能向上以外にも、構造化LMは、単純なトランジション(例: `, ‘, ‘, ‘and’)のリソースを減らしながら、意味的に意味のあるトークンを生成することに重点を置いた情報を適応的に割り当てることができる。 我々の研究は、バニラポストトレーニングが事前学習の可能性を十分に活用していないことを示し、潜在表現空間におけるLMのステアリングは、性能と解釈可能性の両方を高める有望なアプローチを提供する。

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