Toward Stable Value Alignment: Introducing Independent Modules for Consistent Value Guidance

📄 arXiv: 2605.11712v1 📥 PDF

作者: Wenhao Chen, Sirui Sun, Shengyuan Bai, Guojie Song

分类: cs.AI

发布日期: 2026-05-12

备注: Accepted to ICML 2026 (Spotlight). 32 pages

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出SVGT，通过独立价值模块实现大语言模型稳定价值观对齐

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 价值观对齐 大语言模型 独立模块 行为引导 安全基准

📋 核心要点

  1. 现有价值观对齐方法直接操纵LLM backbone，但模型残差流的动态性导致价值观表达不稳定。
  2. SVGT通过独立的价值模块，在隔离的价值空间中建模稳定的价值观表示，并显式引导生成过程。
  3. 实验表明，SVGT在降低有害分数方面表现出色，降低幅度超过70%，同时保持了生成文本的流畅性。

📝 摘要（中文）

将大型语言模型（LLM）与人类价值观对齐通常依赖于后训练或推理时指导，这些方法直接操纵backbone的参数或表示空间。然而，一个关键的差距是：模型的残差流是高度动态的，其中价值观以脆弱的、低维度的属性存在，这与一致的价值观表达所需的稳定性本质上是不相容的。在本文中，我们提出了稳定价值指导Transformer（SVGT），它通过一个独立的价值模块来解决这个差距，该模块包含两个关键设计：（1）独立的价值建模，在与backbone隔离的专用价值空间中维护规范表示，以及（2）显式的行为指导，将这些稳定的信号转换为可学习的潜在桥接令牌。这些令牌作为动态价值锚点，显式地引导生成轨迹，确保在不同的上下文中稳健地遵守价值观，而不会破坏backbone的内部表示。跨多个backbone和安全基准的实验表明，SVGT通常将有害分数降低70%以上，同时保持生成流畅性，证明了架构上基于价值建模的有效性。我们的代码可在https://github.com/Clervils/SVGT.git上找到。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型价值观对齐方法，例如后训练和推理时指导，直接作用于模型的backbone，但由于backbone的残差流高度动态，价值观以脆弱的低维属性存在，导致价值观表达不稳定，难以保证模型在不同场景下始终如一地遵循预设的价值观。

核心思路：SVGT的核心思路是将价值观的建模和引导过程从LLM的backbone中解耦出来，通过一个独立的价值模块来维护稳定的价值观表示，并利用这些表示显式地引导生成过程。这样可以避免backbone内部表示的干扰，确保价值观的稳定性和一致性。

技术框架：SVGT包含一个独立的价值模块和一个backbone LLM。价值模块负责建模和维护稳定的价值观表示，它与backbone LLM隔离，避免了backbone内部表示的干扰。价值模块输出的信号通过可学习的Bridge Tokens传递给backbone LLM，这些Bridge Tokens作为动态的价值锚点，显式地引导生成轨迹。整个框架可以分为价值建模阶段和行为引导阶段。

关键创新：SVGT最重要的技术创新点在于其架构设计，即独立的价值模块和显式的行为引导机制。与现有方法直接操纵backbone不同，SVGT将价值观建模和引导过程解耦，从而实现了更稳定和一致的价值观对齐。Bridge Tokens的设计也使得价值信号能够有效地传递给backbone，并引导生成过程。

关键设计：价值模块的具体实现细节未知，但其核心目标是维护一个稳定的价值观表示空间。Bridge Tokens是可学习的参数，用于将价值模块的输出转换为backbone LLM可以理解的信号。损失函数的设计可能包括对有害内容生成的惩罚，以及对生成文本流畅性的约束。具体的网络结构细节和参数设置需要在代码中进一步分析。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SVGT在多个backbone和安全基准上都取得了显著的性能提升，有害分数降低超过70%，同时保持了生成文本的流畅性。这证明了SVGT架构的有效性，以及独立价值建模和显式行为引导机制的优越性。具体的backbone模型和安全基准名称未知。

🎯 应用场景

SVGT可应用于各种需要价值观对齐的大语言模型应用场景，例如智能客服、内容生成、教育辅导等。通过确保模型始终如一地遵循预设的价值观，可以提高模型的安全性、可靠性和社会责任感，避免生成有害、不当或具有偏见的内容。该研究对于构建负责任的人工智能系统具有重要意义。

📄 摘要（原文）

Aligning large language models (LLMs) with human values typically relies on post-training or inference-time steering that directly manipulates the backbone's parameters or representation space. However, a critical gap exists: the model's residual stream is highly dynamic, in which values exist as fragile, low-dimensional properties, inherently incompatible with the stability required for consistent value expression. In this paper, we propose the Stable Value Guidance Transformer (SVGT), which addresses this gap through an independent value module incorporating two key designs: (1) independent value modeling, maintaining normative representations in a dedicated value space isolated from the backbone, and (2) explicit behavioral guidance, transducing these stable signals into learnable latent Bridge Tokens. These tokens serve as dynamic value anchors to explicitly steer the generative trajectory, ensuring robust adherence across diverse contexts without disrupting the backbone's internal representations. Experiments across multiple backbones and safety benchmarks show that SVGT generally reduces harmful scores by over 70% while maintaining generation fluency, demonstrating the efficacy of architecturally grounded value modeling. Our code is available at https://github.com/Clervils/SVGT.git.