論文の概要: CausalDetox: Causal Head Selection and Intervention for Language Model Detoxification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.14602v1
• Date: Thu, 16 Apr 2026 04:19:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-17 21:29:31.717036
• Title: CausalDetox: Causal Head Selection and Intervention for Language Model Detoxification
• Title（参考訳）: CausalDetox: 言語モデル解毒のための因果的頭部選択と介入
• Authors: Yian Wang, Yuen Chen, Agam Goyal, Hari Sundaram,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、しばしば有害なコンテンツを生成し、安全なデプロイメントの重大なリスクを生じさせる。 本稿では, 有害発生の原因となる特定の注意点を同定し, 介入する枠組みであるCAUSALDETOXを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.438004034144884
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) frequently generate toxic content, posing significant risks for safe deployment. Current mitigation strategies often degrade generation quality or require costly human annotation. We propose CAUSALDETOX, a framework that identifies and intervenes on the specific attention heads causally responsible for toxic generation. Using the Probability of Necessity and Sufficiency (PNS), we isolate a minimal set of heads that are necessary and sufficient for toxicity. We utilize these components via two complementary strategies: (1) Local Inference-Time Intervention, which constructs dynamic, input-specific steering vectors for context-aware detoxification, and (2) PNS-Guided Fine-Tuning, which permanently unlearns toxic representations. We also introduce PARATOX, a novel benchmark of aligned toxic/non-toxic sentence pairs enabling controlled counterfactual evaluation. Experiments on ToxiGen, ImplicitHate, and ParaDetox show that CAUSALDETOX achieves up to 5.34% greater toxicity reduction compared to baselines while preserving linguistic fluency, and offers a 7x speedup in head selection.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、しばしば有害なコンテンツを生成し、安全なデプロイメントの重大なリスクを生じさせる。 現在の緩和戦略は、しばしば生成品質を低下させるか、人為的アノテーションを必要とする。 本稿では, 有害発生の原因となる特定の注意点を同定し, 介入する枠組みであるCAUSALDETOXを提案する。 PNS (Probability of Necessity and Sufficiency) を用いて, 毒性に十分な最小限の頭部群を分離する。 本研究では,(1)文脈認識型デトキシ化のための動的で入力特異的なステアリングベクターを構成するローカル推論・タイム・インターベンションと,(2)有毒な表現を永久に学習するPNSガイドファインタニングという2つの補完戦略を用いてこれらのコンポーネントを利用する。 また PARATOX は, 有害・非毒性の文対を協調的に比較し, 対実評価を制御可能な新しいベンチマークである。 ToxiGen、ImplicitHate、ParaDetoxの実験では、CAUSALDETOXは言語流布を保ちながらベースラインよりも最大5.34%毒性の低下を達成し、頭部選択の7倍のスピードアップを提供する。

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