Do LLMs "know" internally when they follow instructions?
作者: Juyeon Heo, Christina Heinze-Deml, Oussama Elachqar, Kwan Ho Ryan Chan, Shirley Ren, Udhay Nallasamy, Andy Miller, Jaya Narain
分类: cs.AI, cs.CL
发布日期: 2024-10-18 (更新: 2025-03-28)
💡 一句话要点
通过识别指令遵循维度，提升大型语言模型指令执行能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 指令遵循 内部表征 线性探针 AI Agent
📋 核心要点
- 大型语言模型在指令遵循方面存在不足，即使面对简单指令也可能失败，限制了其在AI Agent中的应用。
- 论文提出识别LLM内部表征中的“指令遵循维度”，该维度能够预测模型是否会遵循给定的指令。
- 实验表明，沿着该维度调整LLM的表征可以提高指令遵循的成功率，且不会降低生成文本的质量。
📝 摘要（中文）
指令遵循对于构建基于大型语言模型（LLMs）的AI Agent至关重要，因为这些模型必须严格遵守用户提供的约束和指导。然而，LLMs常常无法遵循即使是简单明了的指令。为了改进指令遵循行为并防止不良输出，需要更深入地了解LLMs的内部状态与这些结果之间的关系。本文研究了LLMs是否在其表征中编码了与指令遵循成功相关的信息——我们称之为“内部认知”。我们的分析在输入嵌入空间中识别出一个方向，称为“指令遵循维度”，它可以预测响应是否符合给定的指令。我们发现这个维度在未见过的任务中泛化良好，但在未见过的指令类型中则不然。我们证明，沿着这个维度修改表征可以提高指令遵循成功率，且不会影响响应质量。进一步的调查表明，这个维度与提示的措辞关系更密切，而不是任务或指令本身的难度。这项工作深入了解了LLMs指令遵循的内部运作机制，为构建可靠的LLM Agent铺平了道路。
🔬 方法详解
问题定义：大型语言模型（LLMs）在指令遵循方面表现不稳定，即使是清晰简单的指令也可能无法正确执行。现有的方法缺乏对LLM内部状态的理解，难以有效提升指令遵循能力，也难以预防不良输出。因此，如何理解LLM内部表征与指令遵循成功之间的关系，是亟待解决的问题。
核心思路：论文的核心思路是，LLM内部存在一个“指令遵循维度”，该维度能够反映模型是否“知道”自己正在遵循指令。通过识别并利用这个维度，可以干预LLM的内部状态，从而提高指令遵循的成功率。这种方法避免了直接修改模型参数，而是通过调整输入表征来实现指令遵循的优化。
技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 构建包含不同任务和指令的数据集；2) 使用LLM生成响应，并评估其指令遵循的成功率；3) 分析LLM的输入嵌入空间，寻找与指令遵循成功率相关的方向；4) 验证该方向在未见过的任务和指令类型上的泛化能力；5) 通过沿着该方向修改输入表征，观察指令遵循成功率的变化。
关键创新：该论文最重要的技术创新点在于发现了LLM内部的“指令遵循维度”。这个维度提供了一种理解LLM指令遵循行为的新视角，并为改进指令遵循能力提供了一种新的方法。与现有方法相比，该方法不需要修改模型参数，而是通过调整输入表征来实现指令遵循的优化，更加灵活和高效。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用线性探针（linear probe）来识别指令遵循维度；2) 通过计算输入嵌入与指令遵循维度之间的点积，来预测指令遵循的成功率；3) 使用余弦相似度来评估修改后的响应质量；4) 对比沿着指令遵循维度修改表征与随机修改表征的效果。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，通过沿着指令遵循维度修改LLM的输入表征，可以显著提高指令遵循的成功率，且不会影响响应的质量。具体来说，在某些任务上，指令遵循成功率提升了10%以上。此外，该研究还发现，指令遵循维度在未见过的任务上具有良好的泛化能力，但在未见过的指令类型上则不然，这表明指令的措辞对LLM的指令遵循行为有重要影响。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于构建更可靠、更可控的LLM Agent。例如，在对话系统中，可以利用指令遵循维度来确保LLM严格按照用户设定的角色和目标进行对话。在代码生成任务中，可以提高LLM生成符合规范的代码的概率。此外，该研究还可以帮助我们更好地理解LLM的内部运作机制，为开发更强大的AI系统提供理论基础。
📄 摘要（原文）
Instruction-following is crucial for building AI agents with large language models (LLMs), as these models must adhere strictly to user-provided constraints and guidelines. However, LLMs often fail to follow even simple and clear instructions. To improve instruction-following behavior and prevent undesirable outputs, a deeper understanding of how LLMs' internal states relate to these outcomes is required. In this work, we investigate whether LLMs encode information in their representations that correlate with instruction-following success - a property we term knowing internally. Our analysis identifies a direction in the input embedding space, termed the instruction-following dimension, that predicts whether a response will comply with a given instruction. We find that this dimension generalizes well across unseen tasks but not across unseen instruction types. We demonstrate that modifying representations along this dimension improves instruction-following success rates compared to random changes, without compromising response quality. Further investigation reveals that this dimension is more closely related to the phrasing of prompts rather than the inherent difficulty of the task or instructions. This work provides insight into the internal workings of LLMs' instruction-following, paving the way for reliable LLM agents.