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arXiv:可解释性· arXiv:2610.37517· Remy Ogasawara, Cullen Anderson, Narmeen Fatimah Oozeer, Foad Namjoo, Amir Abdullah, Jens Kristian Refsgaard Schou, Jeff M. Phillips·本站收录· 原文发表

LLM 的正交化与参数化多属性引导

Orthogonal and Parametrized Multi-Attribute Steering of LLMs

AI 导读

论文提出一种参数化引导方法,不再把激活推向某个方向,而是将其设定在目标属性的强度上。作者先为每个引导向量找出最易引导的区间,并据此重新缩放引导范围,使引导强度具有可解释的含义。在多属性引导中,直接组合多个向量会让属性相互干扰,因此论文提出把向量正交化的方法,使各属性解耦,模型可以在不诱发其他行为的情况下表现出某一行为,从而同时引导多个属性。

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