Controlling Large Language Models Through Concept Activation Vectors

随着大型语言模型（LLMs）在各个领域的广泛应用，控制其生成输出的能力变得愈发关键。这种控制包括使LLMs的输出与人类价值观和伦理原则保持一致，或者根据特定主题或风格为个别用户定制LLMs。现有的受控生成方法要么需要大量的计算资源和广泛的试错，要么只能提供粗粒度的控制。在本文中，我们提出了基于概念激活向量的生成（GCAV），这是一种轻量级的模型控制框架，能够在不需要耗费大量资源进行微调的情况下确保精确的控制。具体来说，GCAV首先为指定的概念（如毒性）训练一个概念激活向量。在推理过程中，GCAV通过调整LLMs中的概念向量来实现控制，例如，通过从激活层中移除毒性概念向量。从不同角度进行的控制实验，包括毒性减少、情感控制、语言风格和主题控制，表明我们的框架在细粒度控制方面达到了最先进的性能，允许对单个样本的转向层和转向幅度进行精细调整。

该论文旨在解决大型语言模型（LLMs）输出控制的问题，确保这些模型的生成内容能够与人类价值观和伦理原则对齐，或者根据特定主题或风格进行定制化调整。这是一个在广泛部署LLMs后变得日益重要的问题。

关键思路是提出了一种名为Generation with Concept Activation Vector (GCAV)的轻量级模型控制框架。与现有方法不同，GCAV不需要耗费大量计算资源进行微调，而是通过训练特定概念（如毒性、情感等）的概念激活向量，在推理阶段直接操控这些向量以实现精准控制。这种方法提供了一种新颖且高效的方式来实现细粒度的内容控制。

论文展示了GCAV框架在多个维度上的优越性能，包括减少毒性、控制情感倾向、调整语言风格以及话题导向等。实验设计涵盖了多种应用场景，并使用了不同的数据集来验证其有效性。此外，作者还强调了该方法可以灵活调整施加控制的具体层和强度，为个性化定制提供了可能性。值得注意的是，尽管文中未提及，但开源代码对于促进后续研究非常重要。

近期相关研究还包括其他试图改善LLM可控性的方法，例如通过强化学习优化对话系统的行为（'Reinforcement Learning for Dialog Systems'），或是利用对抗性训练提高模型鲁棒性（'Adversarial Training for Robust Language Models'）。还有研究探索了如何通过预训练目标的设计来增强模型的理解能力（'Enhancing Understanding via Pre-training Objectives'）。