PaCE: Parsimonious Concept Engineering for Large Language Models

📄 arXiv: 2406.04331v2 📥 PDF

作者: Jinqi Luo, Tianjiao Ding, Kwan Ho Ryan Chan, Darshan Thaker, Aditya Chattopadhyay, Chris Callison-Burch, René Vidal

分类: cs.CL, cs.AI, cs.IR, cs.LG

发布日期: 2024-06-06 (更新: 2024-11-05)

备注: Accepted in NeurIPS 2024. GitHub repository at https://github.com/peterljq/Parsimonious-Concept-Engineering

💡 一句话要点

PaCE：用于大语言模型的简约概念工程，通过激活空间操作实现模型对齐。

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

关键词: 大语言模型 模型对齐 概念工程 激活工程 稀疏编码 内容审核 可控生成

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型对齐方法存在微调成本高、无法彻底消除不良概念、以及可能损害模型语言能力等问题。
  2. PaCE通过构建概念字典，并在激活空间中稀疏分解模型激活，从而精确控制良性和不良概念的影响。
  3. 实验表明，PaCE在响应解毒、忠实度增强和情感修改等任务上，实现了最先进的对齐性能，同时保持了语言能力。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）被广泛应用于各种任务。虽然它们能够生成类似人类的回复，但也可能产生不良输出，包括潜在的有害信息、种族主义或性别歧视语言以及幻觉。对齐方法旨在通过微调、提示工程和表征工程等技术来减少此类不良输出。然而，现有方法面临几个挑战：一些方法需要为每个对齐任务进行昂贵的微调；一些方法不能充分消除不良概念，导致对齐失败；一些方法会移除良性概念，降低LLM的语言能力。为了解决这些问题，我们提出了一种新颖的激活工程框架——简约概念工程（PaCE）用于对齐。首先，为了充分建模概念，我们在激活空间中构建一个大规模的概念字典，其中每个原子对应一个语义概念。给定任何对齐任务，我们指示一个概念分割器有效地将概念注释为良性或不良。然后，在推理时，我们通过稀疏编码沿概念字典分解LLM激活，以准确地将激活表示为良性和不良成分的线性组合。通过从激活中移除后者，我们重新调整LLM的行为以实现对齐目标。我们在诸如响应解毒、忠实度增强和情感修改等任务上进行了实验，表明PaCE在保持语言能力的同时实现了最先进的对齐性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）在生成内容时可能出现的不良输出问题，例如有害信息、种族歧视、性别歧视以及幻觉。现有对齐方法，如微调，提示工程和表征工程，存在成本高昂、无法完全消除不良概念或损害模型语言能力等问题。

核心思路：PaCE的核心思路是在LLM的激活空间中构建一个概念字典，将模型的激活表示为良性和不良概念的线性组合。通过移除不良概念对应的激活成分，从而在推理阶段控制模型的行为，使其更符合对齐目标。这种方法避免了昂贵的微调，并能更精确地控制概念的影响。

技术框架：PaCE框架主要包含以下几个阶段： 1. 概念字典构建：在激活空间中构建大规模概念字典，每个原子对应一个语义概念。 2. 概念分割：对于给定的对齐任务，使用概念分割器将概念标注为良性或不良。 3. 激活分解：在推理时，使用稀疏编码将LLM的激活沿概念字典分解，得到良性和不良成分的线性组合。 4. 激活重构：移除不良成分，重构激活，从而调整LLM的行为。

关键创新：PaCE的关键创新在于： 1. 激活空间概念字典：通过在激活空间中定义概念，实现了对LLM内部表征的细粒度控制。 2. 稀疏编码分解：使用稀疏编码将激活分解为概念的线性组合，实现了对良性和不良概念的精确分离。 3. 简约性：通过只移除必要的不良概念，避免了对模型语言能力的过度损害。

关键设计： 1. 概念字典规模：概念字典需要足够大，以覆盖各种语义概念。 2. 稀疏编码参数：稀疏编码的稀疏度参数需要仔细调整，以保证分解的准确性和效率。 3. 概念分割器：概念分割器的性能直接影响PaCE的对齐效果，需要选择合适的模型和训练数据。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，PaCE在响应解毒、忠实度增强和情感修改等任务上，均取得了state-of-the-art的性能。例如，在响应解毒任务中，PaCE能够有效减少LLM生成的有害内容，同时保持其语言能力。相较于现有方法，PaCE在对齐性能和语言能力保持方面都取得了显著提升。

🎯 应用场景

PaCE可应用于各种需要控制LLM输出的场景，例如：内容审核、安全对话系统、负责任的AI助手等。通过精确控制LLM生成内容的概念，可以有效减少有害信息、偏见和幻觉，提高LLM的可靠性和安全性，促进其在各个领域的应用。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) are being used for a wide variety of tasks. While they are capable of generating human-like responses, they can also produce undesirable output including potentially harmful information, racist or sexist language, and hallucinations. Alignment methods are designed to reduce such undesirable outputs via techniques such as fine-tuning, prompt engineering, and representation engineering. However, existing methods face several challenges: some require costly fine-tuning for every alignment task; some do not adequately remove undesirable concepts, failing alignment; some remove benign concepts, lowering the linguistic capabilities of LLMs. To address these issues, we propose Parsimonious Concept Engineering (PaCE), a novel activation engineering framework for alignment. First, to sufficiently model the concepts, we construct a large-scale concept dictionary in the activation space, in which each atom corresponds to a semantic concept. Given any alignment task, we instruct a concept partitioner to efficiently annotate the concepts as benign or undesirable. Then, at inference time, we decompose the LLM activations along the concept dictionary via sparse coding, to accurately represent the activations as linear combinations of benign and undesirable components. By removing the latter ones from the activations, we reorient the behavior of the LLM towards the alignment goal. We conduct experiments on tasks such as response detoxification, faithfulness enhancement, and sentiment revising, and show that PaCE achieves state-of-the-art alignment performance while maintaining linguistic capabilities.