Following the Whispers of Values: Unraveling Neural Mechanisms Behind Value-Oriented Behaviors in LLMs

📄 arXiv: 2504.04994v2 📥 PDF

作者: Ling Hu, Yuemei Xu, Xiaoyang Gu, Letao Han

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-04-07 (更新: 2025-04-20)

💡 一句话要点

提出ValueExploration框架，探索LLM中价值观驱动行为的神经机制

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

关键词: 大型语言模型 价值观对齐 神经元分析 可解释性AI 社会价值观 行为干预 C-voice基准

📋 核心要点

  1. 现有研究主要通过外部响应评估LLM的价值观，缺乏可解释性，且未能充分评估现实世界的社会价值观。
  2. ValueExploration框架旨在神经元层面探索LLM中由国家社会价值观驱动的行为机制，提升模型价值观的可解释性。
  3. 通过构建C-voice基准，识别并定位负责编码价值观的神经元，并通过停用这些神经元分析模型行为的变化。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）展现出卓越性能的同时，也可能因编码的价值观而产生意外的偏见和有害行为。这突显了理解其背后价值观机制的迫切性。然而，当前研究主要通过外部响应评估这些价值观，侧重于AI安全，缺乏可解释性，并且未能评估现实世界中的社会价值观。本文提出了一个名为ValueExploration的新框架，旨在神经元层面探索LLM中由国家社会价值观驱动的行为机制。以中国社会价值观为例，我们首先构建了C-voice，一个大规模双语基准，用于识别和评估LLM中的中国社会价值观。然后，利用C-voice，我们根据激活差异识别并定位负责编码这些价值观的神经元。最后，通过停用这些神经元，我们分析模型行为的变化，揭示价值观影响LLM决策的内部机制。在四个代表性LLM上的大量实验验证了我们框架的有效性。基准和代码将会开源。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）中价值观编码和行为驱动机制不明确的问题。现有方法主要依赖于外部响应评估，缺乏对LLM内部神经元层面价值观表达的理解，难以解释和干预模型行为中潜在的偏见和有害倾向。此外，现有研究较少关注特定文化和社会背景下的价值观，例如中国社会价值观，限制了其在实际应用中的有效性。

核心思路：论文的核心思路是通过构建一个专门的基准数据集（C-voice），来识别和定位LLM中负责编码特定价值观的神经元。然后，通过干预（停用）这些神经元，观察模型行为的变化，从而推断这些神经元在价值观驱动决策中的作用。这种方法将价值观的评估从外部响应层面深入到内部神经元层面，提高了可解释性。

技术框架：ValueExploration框架包含以下三个主要阶段： 1. C-voice基准构建：构建大规模双语数据集，用于识别和评估LLM中的特定社会价值观（例如，中国社会价值观）。 2. 价值观神经元识别：利用C-voice数据集，通过比较不同价值观提示下的神经元激活差异，识别出负责编码这些价值观的神经元。 3. 神经元干预与行为分析：通过停用（deactivating）识别出的价值观神经元，观察LLM在特定任务上的行为变化，从而分析这些神经元在价值观驱动决策中的作用。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个从神经元层面探索LLM价值观驱动行为的框架。与以往侧重于外部响应评估的方法不同，ValueExploration能够深入到模型内部，识别和定位负责编码特定价值观的神经元，并分析这些神经元对模型行为的影响。这种方法提高了LLM价值观的可解释性和可干预性。

关键设计： * C-voice数据集：针对中国社会价值观构建，包含大量双语样本，覆盖多个价值观维度。 * 神经元激活差异分析：通过比较不同价值观提示下的神经元激活值，使用统计方法（例如，t检验）筛选出显著相关的神经元。 * 神经元停用策略：选择性地停用识别出的价值观神经元，观察模型在特定任务上的性能变化，例如，生成文本的价值观倾向性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ValueExploration框架能够有效地识别和定位LLM中负责编码中国社会价值观的神经元。通过停用这些神经元，可以显著改变模型在特定任务上的行为，例如，降低生成文本中与特定价值观相关的倾向性。该框架在四个代表性LLM上进行了验证，证明了其有效性和通用性。C-voice基准的构建也为后续研究提供了宝贵的数据资源。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升LLM的安全性与可靠性，尤其是在涉及价值观敏感的应用场景中，例如：智能客服、舆情分析、教育辅导等。通过识别和干预LLM中与特定价值观相关的神经元，可以有效减少模型输出中的偏见和有害信息，使其更好地符合社会规范和伦理道德。未来，该研究可扩展到其他文化和社会背景，构建更具包容性和负责任的AI系统。

📄 摘要（原文）

Despite the impressive performance of large language models (LLMs), they can present unintended biases and harmful behaviors driven by encoded values, emphasizing the urgent need to understand the value mechanisms behind them. However, current research primarily evaluates these values through external responses with a focus on AI safety, lacking interpretability and failing to assess social values in real-world contexts. In this paper, we propose a novel framework called ValueExploration, which aims to explore the behavior-driven mechanisms of National Social Values within LLMs at the neuron level. As a case study, we focus on Chinese Social Values and first construct C-voice, a large-scale bilingual benchmark for identifying and evaluating Chinese Social Values in LLMs. By leveraging C-voice, we then identify and locate the neurons responsible for encoding these values according to activation difference. Finally, by deactivating these neurons, we analyze shifts in model behavior, uncovering the internal mechanism by which values influence LLM decision-making. Extensive experiments on four representative LLMs validate the efficacy of our framework. The benchmark and code will be available.