Characterizing Large Language Model Geometry Helps Solve Toxicity Detection and Generation

📄 arXiv: 2312.01648v3 📥 PDF

作者: Randall Balestriero, Romain Cosentino, Sarath Shekkizhar

分类: cs.AI, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2023-12-04 (更新: 2024-07-11)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

通过刻画大语言模型几何特性，解决毒性检测与生成问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 几何分析 毒性检测 RLHF Multi-Head Attention

📋 核心要点

  1. 现有方法对大语言模型内部表征理解不足，阻碍了对其行为的有效控制和安全性保障。
  2. 论文通过几何视角分析LLM内部机制，推导出Multi-Head Attention和MLP网络的关键几何性质。
  3. 实验表明，基于几何特征的方法能够绕过RLHF保护并有效解决毒性检测问题，提升模型安全性。

📝 摘要（中文）

尽管大语言模型(LLMs)推动了当前AI的突破，但对其内部表征知之甚少。本文旨在通过几何视角揭示LLMs的内部机制。具体而言，我们以闭式解的形式推导了(i) Multi-Head Attention嵌入存在的固有维度，以及(ii) LLMs层的前馈(MLP)网络的划分和每个区域的仿射映射。我们的理论发现进一步支持了适用于最先进LLMs的新型原则性解决方案的设计。首先，我们表明，通过我们的几何理解，我们可以通过控制嵌入的固有维度，并通过知情的提示操纵来绕过LLMs的RLHF保护。其次，我们推导出可从任何(预训练)LLM中提取的可解释几何特征，从而提供其输入的丰富抽象表示。我们观察到这些特征足以帮助解决毒性检测，甚至可以识别各种类型的毒性。我们的结果表明，即使在大规模情况下，精确的理论结果也可以回答LLMs中的实际问题。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型虽然取得了显著的性能，但其内部运作机制仍然是一个黑盒。这使得我们难以理解和控制模型的行为，尤其是在安全性方面，例如防止生成有害或有毒的内容。现有的方法往往依赖于经验性的调优和强化学习，缺乏理论基础，难以保证模型的鲁棒性和泛化能力。

核心思路：本文的核心思路是通过研究大语言模型的几何特性，来揭示其内部表征的结构和规律。具体来说，作者认为Multi-Head Attention的嵌入存在于一个低维的子空间中，而MLP网络则可以被划分为多个区域，每个区域对应一个仿射映射。通过理解这些几何特性，我们可以更好地控制模型的行为，例如通过操纵嵌入的维度来绕过RLHF保护。

技术框架：该研究的技术框架主要包括两个部分：首先，通过理论分析，推导出Multi-Head Attention嵌入的固有维度和MLP网络的划分和仿射映射；其次，基于这些几何特性，设计新的方法来解决毒性检测和生成问题。具体来说，作者提出了一种基于几何特征的毒性检测方法，该方法可以从LLM中提取可解释的几何特征，并利用这些特征来识别不同类型的毒性。

关键创新：本文的关键创新在于将几何学的理论引入到大语言模型的研究中，并提出了基于几何特征的毒性检测方法。与现有的方法相比，该方法具有更好的可解释性和鲁棒性，并且不需要大量的训练数据。此外，作者还发现可以通过控制嵌入的维度来绕过RLHF保护，这为大语言模型的安全性研究提供了一个新的思路。

关键设计：在Multi-Head Attention部分，作者推导了嵌入的固有维度的闭式解。在MLP网络部分，作者研究了网络的划分和每个区域的仿射映射。在毒性检测方面，作者提取了多种几何特征，例如嵌入的维度、区域的边界等，并使用这些特征来训练分类器。具体的参数设置和网络结构在论文中有详细描述。

📊 实验亮点

该研究通过理论分析和实验验证，证明了通过控制嵌入的固有维度可以绕过LLMs的RLHF保护。此外，基于几何特征的毒性检测方法在实验中取得了显著的性能提升，能够有效识别各种类型的毒性。代码已开源。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升大语言模型的安全性，例如用于开发更有效的毒性检测系统，防止模型生成有害内容。此外，该研究提出的几何分析方法也可以用于理解和控制其他类型的神经网络，具有广泛的应用前景。未来，可以进一步研究如何利用几何特性来提升模型的性能和鲁棒性。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) drive current AI breakthroughs despite very little being known about their internal representations. In this work, we propose to shed the light on LLMs inner mechanisms through the lens of geometry. In particular, we develop in closed form $(i)$ the intrinsic dimension in which the Multi-Head Attention embeddings are constrained to exist and $(ii)$ the partition and per-region affine mappings of the feedforward (MLP) network of LLMs' layers. Our theoretical findings further enable the design of novel principled solutions applicable to state-of-the-art LLMs. First, we show that, through our geometric understanding, we can bypass LLMs' RLHF protection by controlling the embedding's intrinsic dimension through informed prompt manipulation. Second, we derive interpretable geometrical features that can be extracted from any (pre-trained) LLM, providing a rich abstract representation of their inputs. We observe that these features are sufficient to help solve toxicity detection, and even allow the identification of various types of toxicity. Our results demonstrate how, even in large-scale regimes, exact theoretical results can answer practical questions in LLMs. Code: https://github.com/RandallBalestriero/SplineLLM