Frame Representation Hypothesis: Multi-Token LLM Interpretability and Concept-Guided Text Generation

📄 arXiv: 2412.07334v2 📥 PDF

作者: Pedro H. V. Valois, Lincon S. Souza, Erica K. Shimomoto, Kazuhiro Fukui

分类: cs.CL

发布日期: 2024-12-10 (更新: 2024-12-12)

DOI: 10.1162/TACL.a.48

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Frame Representation Hypothesis，用于多token LLM的可解释性和概念引导文本生成。

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

关键词: 大型语言模型 可解释性 线性表示假设 多token表示 概念引导生成

📋 核心要点

  1. 大型语言模型的可解释性是建立信任的关键挑战，其根源在于从模型参数中提取推理的复杂性。
  2. 论文扩展线性表示假设(LRH)到多token词语，提出Frame Representation Hypothesis，将词语表示为token向量的有序序列（框架）。
  3. 通过Top-k概念引导解码，验证了该方法在Llama 3.1、Gemma 2和Phi 3等模型上的有效性，并揭示了模型中的偏见。

📝 摘要（中文）

本文提出了Frame Representation Hypothesis，这是一个基于线性表示假设(LRH)的理论框架，旨在通过建模多token词语来解释和控制大型语言模型(LLM)。现有研究利用LRH将LLM表示与语言概念联系起来，但仅限于单token分析。由于大多数词语由多个token组成，因此我们将LRH扩展到多token词语，从而能够在具有数千个概念的任何文本数据上使用。为此，我们提出将词语解释为框架，即更好地捕捉token-词语关系的向量有序序列。然后，概念可以表示为共享共同概念的词语框架的平均值。我们通过Top-k概念引导解码展示了这些工具，该解码可以使用所选概念直观地引导文本生成。我们在Llama 3.1、Gemma 2和Phi 3系列上验证了这些想法，揭示了性别和语言偏见，暴露了有害内容，但也发现了补救它们的潜力，从而实现更安全和透明的LLM。代码可在https://github.com/phvv-me/frame-representation-hypothesis.git 获取。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型(LLM)可解释性研究主要集中在单token层面，忽略了大多数词语由多个token组成的事实。这限制了对LLM内部表示的全面理解，以及利用概念引导文本生成的能力。现有方法难以有效处理多token词语的语义表示，阻碍了对LLM偏差和有害内容的分析与缓解。

核心思路：论文的核心思路是将多token词语表示为“框架”，即token向量的有序序列。通过这种方式，可以更好地捕捉token与词语之间的关系，从而更准确地表示词语的语义。概念则被定义为共享同一概念的词语框架的平均值。这种表示方法允许通过选择特定概念来引导文本生成，从而实现对LLM行为的控制和解释。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 词语框架构建：将多token词语分解为token序列，并提取每个token的向量表示。2) 概念表示学习：计算共享同一概念的词语框架的平均值，得到概念的向量表示。3) 概念引导解码：在文本生成过程中，根据目标概念调整生成概率，从而引导模型生成与目标概念相关的文本。整体流程是从多token词语到框架表示，再到概念表示，最终应用于文本生成。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将线性表示假设(LRH)扩展到多token词语，提出了Frame Representation Hypothesis。与以往仅关注单token分析的方法不同，该方法能够处理更复杂的语言现象，并更准确地表示词语的语义。此外，通过概念引导解码，实现了对LLM行为的直观控制。

关键设计：关键设计包括：1) 框架的构建方式：如何选择合适的token向量表示，以及如何处理不同长度的词语框架。2) 概念表示的计算方法：如何选择合适的平均方法，以及如何处理噪声数据。3) 概念引导解码的实现：如何将概念向量融入到解码过程中，以及如何平衡目标概念与语言流畅性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法能够有效地揭示Llama 3.1、Gemma 2和Phi 3等模型中的性别和语言偏见。通过Top-k概念引导解码，可以直观地控制文本生成，并生成与目标概念相关的文本。该方法为LLM的可解释性和控制提供了一种新的途径。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多个领域，包括：1) LLM安全与伦理：检测和缓解LLM中的偏见和有害内容。2) 可控文本生成：根据用户指定的概念生成特定主题的文本。3) 教育与辅助写作：帮助用户理解和运用语言概念。未来，该方法有望促进更安全、透明和可控的LLM应用。

📄 摘要（原文）

Interpretability is a key challenge in fostering trust for Large Language Models (LLMs), which stems from the complexity of extracting reasoning from model's parameters. We present the Frame Representation Hypothesis, a theoretically robust framework grounded in the Linear Representation Hypothesis (LRH) to interpret and control LLMs by modeling multi-token words. Prior research explored LRH to connect LLM representations with linguistic concepts, but was limited to single token analysis. As most words are composed of several tokens, we extend LRH to multi-token words, thereby enabling usage on any textual data with thousands of concepts. To this end, we propose words can be interpreted as frames, ordered sequences of vectors that better capture token-word relationships. Then, concepts can be represented as the average of word frames sharing a common concept. We showcase these tools through Top-k Concept-Guided Decoding, which can intuitively steer text generation using concepts of choice. We verify said ideas on Llama 3.1, Gemma 2, and Phi 3 families, demonstrating gender and language biases, exposing harmful content, but also potential to remediate them, leading to safer and more transparent LLMs. Code is available at https://github.com/phvv-me/frame-representation-hypothesis.git