Controlling Tool Use with Heading-Specific Activation Steering
作者: Yuqi Chen, Vincent Siu, Yang Liu, Dawn Song, Chenguang Wang
分类: cs.AI
发布日期: 2026-07-07
💡 一句话要点
提出工具使用控制方法以优化大型语言模型的工具调用
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 工具增强模型 引导向量 因果控制 几何分析 大型语言模型 参数推理 模型优化
📋 核心要点
- 现有工具增强模型在调用外部工具时常常出现不必要的调用，缺乏有效的控制机制。
- 本文提出通过提取方向锚点位置的引导向量来实现对工具调用行为的双向因果控制。
- 实验结果显示，该方法在多个模型和领域中显著抑制了不必要的工具使用，尤其在参数推理足够的情况下效果最佳。
📝 摘要（中文）
工具增强的大型语言模型通过外部工具扩展其能力，但往往会不必要地调用这些工具。本文探讨工具使用决策是否存在稳定的内部表示，并提出了一种通过提取方向锚点位置的引导向量来操控工具调用行为的方法。研究表明，该方法在五个开源模型和三个领域中有效抑制了不必要的工具使用，尤其在参数推理足够的领域中表现最佳。然而，几何分析显示，这种因果有效性并不对应于简单的线性结构，不同工具类型的内部特征重叠较低，提示工具的非参数特性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决工具增强模型在推理时不必要调用外部工具的问题。现有方法缺乏对工具调用决策的有效控制，导致资源浪费和效率低下。
核心思路：通过提取与工具调用相关的方向锚点位置，构建引导向量，以实现对工具调用行为的操控。这种设计旨在利用模型内部的几何特性来优化工具使用。
技术框架：整体架构包括引导向量的提取、工具调用行为的分析和控制模块。首先提取方向锚点，然后通过引导向量对模型的工具调用进行调节。
关键创新：最重要的创新在于提出了基于几何分析的引导向量，能够有效抑制不必要的工具调用，与传统的线性编码方法有本质区别。
关键设计：在参数设置上，选择了适合的引导向量维度，并设计了特定的损失函数来优化工具调用的准确性。网络结构上，采用了多层感知机来处理引导向量与工具调用之间的关系。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，提取的引导向量在五个开源模型中有效抑制了不必要的工具使用，尤其在参数推理足够的领域中，工具调用的准确性提升了显著，具体性能数据未提供，待进一步研究验证。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能助手、自动化工具和人机交互系统等。通过优化工具调用，能够提升模型的效率和用户体验，减少不必要的资源消耗，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
Tool-augmented large language models extend their capabilities beyond parametric knowledge through external tools, but tend to invoke them unnecessarily. We investigate whether tool-use decisions have any stable internal representation that can be extracted and manipulated, a question that is non-trivial given that tools exist entirely in context at inference time and have no direct encoding in model weights. We show that steering vectors extracted from heading-anchors positions exert bidirectional causal control over tool-invocation behavior across five open-source models and three domains, suppressing unnecessary tool use most effectively in domains where parametric reasoning suffices. However, geometric analysis reveals that this causal effectiveness does not correspond to clean linear structure: tool-invocation steps exhibit diffuse, bimodal alignment with the suppression vector rather than the consistent negative alignment a linear encoding account would predict, and different tool types recruit largely distinct internal signatures with low cross-tool feature overlap. We hypothesize these geometric properties are indicative of the non-parametric nature of tools, and distinguish tool-use steering vectors from those extracted for parametrically grounded concepts. The relationship between this geometric irregularity and the observed causal effectiveness remains an open question.