研究:LLM 潜在空间去偏方向主要编码置信度而非公平性
分析 LLM 去偏激活方向,发现其编码置信度而非公平性
- arXiv
- 2610.08559
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama-3.1-8B、Llama-3.1-8B-Instruct、Falcon3-7B-Base 等 8 个
摘要论文揭示激活引导去偏见方向主要编码模型置信度而非公平性,偏见评分下降实为诱发弃答或使概率均分的假象。
分析 LLM 去偏激活方向,发现其编码置信度而非公平性
摘要论文揭示激活引导去偏见方向主要编码模型置信度而非公平性,偏见评分下降实为诱发弃答或使概率均分的假象。
提出 HeadEdit,经冻结 unembedding 做随输入变化的 logit 校正
HeadEdit 是一种不更新参数的行为校准方法,作用点是冻结的 unembedding,而不是中间层残差或新的梯度优化。
提出 GUARD,在零样本 TTS 上用激活转向遗忘说话人身份以阻止再识别
GUARD 用门控激活转向做说话人身份遗忘,使零样本 TTS 对退出说话人难以再识别。
提出 AIMES 用词表读出在线调节多价值激活干预
AIMES 是推理时的多价值激活转向框架,用中间层词表读出把固定系数改成随状态变化的权重。
提出 SCALPEL,用对比 SAE 在表征层选择性遗忘特定事实
SCALPEL 是不改基座权重的表征层遗忘方法,面向与保留数据重叠的窄目标。
提出 LocUS,用词汇子空间选择注意力头并约束激活转向
LocUS 是不更新权重的推理时转向方法,把差分均值更新限制在少数注意力头及其属性对齐子空间。
在写入点定位拒答方向,经刚性旋转跨架构迁移并门控放大
作者研究拒答表示是否随架构改变,结论是表示共享、读取位置随架构变。
提出 GAPS 维度门控,改进条件激活引导以抑制毒性与概念指涉
GAPS 为 activation steering 增加维度级条件:在决定何时干预之外,再决定当前该动哪些神经元。
提出 EraseSAE,在文生视频模型中局部擦除指定概念
EraseSAE 把 SAE 用于 DiT 文生视频模型的概念擦除。作者要解决的是:全局改权重或表面负提示对不齐细粒度、分布式的概念,而且会改到无关时空区域。
用 Gram 逆校正多价值激活转向,抑制多元对齐的跨维溢出
提出 KPI,用入度定位跨层关键路径并做 SAE 转向以解决知识冲突
KPI 针对知识冲突 RAG 中的 SAE 转向:相关性批量改特征会带入冗余,少量因果上关键的特征即可完成转向。
提出 GeoSteer,把保范数激活引导做成球面测地线优化
提出 ARIA,在冻结权重上用 SAE 做推理时遗忘门控
用未转向表征的传播映射预测激活转向副作用
激活转向的副作用可以在施加之前预测,而不必先把每个行为都转向一遍。。
提出 REINS,在 SAE 空间抑制有害延续并增强拒答
REINS 是一种推理时 SAE 安全转向方法,并配有用于上下文伪装的基准 GUISE。