論文の概要: We Think, Therefore We Align LLMs to Helpful, Harmless and Honest Before They Go Wrong

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.22510v1
• Date: Fri, 26 Sep 2025 15:52:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-29 20:57:54.564104
• Title: We Think, Therefore We Align LLMs to Helpful, Harmless and Honest Before They Go Wrong
• Title（参考訳）: 私たちは、LLMが失敗する前に、助け、無害、そして正直に働くようにしています。
• Authors: Gautam Siddharth Kashyap, Mark Dras, Usman Naseem,
• Abstract要約: Adaptive Multi-Branch Steering (AMBS) は、統合された効率的な多目的アライメントのための2段階の1-Nフレームワークである。 AMBSは、複数の7B LLMバックボーン間のHHHアライメントを一貫して改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.134202394422285
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Alignment of Large Language Models (LLMs) along multiple objectives-helpfulness, harmlessness, and honesty (HHH)-is critical for safe and reliable deployment. Prior work has used steering vector-small control signals injected into hidden states-to guide LLM outputs, typically via one-to-one (1-to-1) Transformer decoders. In this setting, optimizing a single alignment objective can inadvertently overwrite representations learned for other objectives, leading to catastrophic forgetting. More recent approaches extend steering vectors via one-to-many (1-to-N) Transformer decoders. While this alleviates catastrophic forgetting, naive multi-branch designs optimize each objective independently, which can cause inference fragmentation-outputs across HHH objectives may become inconsistent. We propose Adaptive Multi-Branch Steering (AMBS), a two-stage 1-to-N framework for unified and efficient multi-objective alignment. In Stage I, post-attention hidden states of the Transformer layer are computed once to form a shared representation. In Stage II, this representation is cloned into parallel branches and steered via a policy-reference mechanism, enabling objective-specific control while maintaining cross-objective consistency. Empirical evaluations on Alpaca, BeaverTails, and TruthfulQA show that AMBS consistently improves HHH alignment across multiple 7B LLM backbones. For example, on DeepSeek-7B, AMBS improves average alignment scores by +32.4% and reduces unsafe outputs by 11.0% compared to a naive 1-to-N baseline, while remaining competitive with state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)のアライメントは、安全で信頼性の高いデプロイメントには不可欠である。 以前の研究では、隠れ状態に注入されたステアリングベクトル小制御信号を使用してLCM出力を誘導し、通常は1対1 (1-to-1) のトランスフォーマーデコーダを使用していた。 この設定では、単一アライメントの目的を最適化することは、他の目的のために学んだ表現を必然的に上書きし、破滅的な忘れがちになる。 より最近のアプローチでは、ワン・ツー・マニー(1-to-N)トランスフォーマーデコーダを介してステアリングベクトルを拡張している。 これは破滅的な忘れを緩和するが、単純なマルチブランチ設計はそれぞれの目的を独立に最適化し、HHHの目的をまたいだ推論のフラグメンテーションアウトプットが矛盾する可能性がある。 本稿では,AMBS(Adaptive Multi-Branch Steering)を提案する。 ステージIでは、トランスフォーマー層の保持後隠れ状態が一度計算され、共有表現を形成する。 ステージIIでは、この表現は並列ブランチにクローン化され、ポリシー参照機構を介してステアリングされる。 Alpaca, BeaverTails, TruthfulQAの実験的評価から, AMBSはHHHアライメントを複数の7B LLMバックボーンで一貫して改善することが示された。 例えば、DeepSeek-7Bでは、AMBSは平均アライメントスコアを+32.4%改善し、1-to-Nベースラインに比べて安全でない出力を11.0%削減する。

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