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📄 arXiv: 2409.19001v1 📥 PDF

作者: Pedro Luiz Silva, Antonio de Domenico, Ali Maatouk, Fadhel Ayed

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-09-19

💡 一句话要点

提出GUIDE方法，通过增强指令token的注意力得分，提升LLM对用户指令的遵循能力

🎯 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 注意力机制 Transformer 提示工程

📋 核心要点

  1. 大型语言模型在遵循用户指令方面存在不足，难以完全对齐输出。
  2. GUIDE方法通过增强指令token的注意力得分，从而提升模型对指令的敏感度。
  3. 实验表明，GUIDE在指令遵循准确率上显著优于其他提示方法和监督微调。

📝 摘要（中文）

尽管大型语言模型（LLMs）取得了显著的成功，但它们在使其输出与用户指令对齐方面的能力仍然有限。在这项工作中，我们介绍了一种简单而有效的方法，我们称之为GUIDE，它在机制上增加了指令token中的注意力得分。为了支持这一操作，我们提出了一种名为Influence的新指标，该指标突出了用户的指令如何通过transformer层传播并影响LLM的输出。我们的结果表明，GUIDE将遵循指令的准确率提高了29.4%到60.4%，优于自然提示替代方案和高达100万token的监督微调。

🔬 方法详解

问题定义：大型语言模型（LLMs）虽然在生成文本方面表现出色，但在理解和严格执行用户指令方面仍然存在挑战。现有的方法，如自然提示和监督微调，在提高指令遵循能力方面存在局限性，要么效果不够显著，要么需要大量的训练数据。

核心思路：GUIDE方法的核心思想是直接干预transformer模型的注意力机制，通过有针对性地增加与用户指令相关的token的注意力得分，从而引导模型更加关注指令内容。这种方法避免了对模型参数的大规模修改，更加高效和可控。

技术框架：GUIDE方法主要包含两个关键组件：一是Influence指标，用于评估用户指令在transformer层中的传播和影响；二是注意力增强机制，根据Influence指标的结果，选择性地增加指令token的注意力得分。具体流程为：首先，计算Influence指标以确定哪些指令token对输出影响最大；然后，在transformer的注意力层中，对这些token的注意力得分进行增强；最后，生成模型输出。

关键创新：GUIDE方法的关键创新在于其直接干预注意力机制的方式，以及提出的Influence指标。与传统的微调方法不同，GUIDE不依赖于大量的训练数据，而是通过机制性的干预来提高指令遵循能力。Influence指标提供了一种量化指令影响力的方法，使得注意力增强更加精准有效。

关键设计：GUIDE方法的关键设计包括Influence指标的计算方式和注意力得分的增强策略。Influence指标可能基于梯度或注意力权重等信息进行计算，以衡量指令token对输出的影响程度。注意力得分的增强策略可能采用加权平均或直接加法等方式，具体参数需要根据实验结果进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，GUIDE方法在指令遵循准确率方面取得了显著提升，提高了29.4%到60.4%，超过了自然提示方法和使用高达100万token进行监督微调的效果。这表明GUIDE是一种高效且有效的指令对齐方法，能够在不依赖大量训练数据的情况下显著提升LLM的性能。

🎯 应用场景

GUIDE方法可应用于各种需要精确指令遵循的场景，例如智能助手、代码生成、文本摘要和机器翻译等。通过提高LLM对用户意图的理解和执行能力，可以显著提升这些应用的性能和用户体验。该方法还有助于提高LLM的可控性和可靠性，使其在实际应用中更加安全和有效。

📄 摘要（原文）

Despite the remarkable success of Large Language Models (LLMs), they still exhibit a limited capability to align their outputs to the user instructions. In this work, we introduce a simple and effective method, which we name GUIDE, that mechanistically increases attention scores in instruction tokens. To support this operation, we present Influence, a novel metric that highlights how the user's instructions propagate through the transformer layers and impact the LLM output. Our results show that GUIDE improves the accuracy of following instructions 29.4 % to 60.4%, outperforming natural prompting alternatives and Supervised Fine-Tuning up to 1M tokens.