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
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- 层
- 模型层
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- 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。
另有 75 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
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 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。
B IAS R EDUCER 只改奖励头,按数据集选择属性编辑。
BIASREDUCER 是一种只改线性奖励头的奖励模型编辑框架,用来降低模型对预定义表面属性的依赖,并按新数据集决定改哪些属性。
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。