Internal Value Alignment in Large Language Models through Controlled Value Vector Activation

📄 arXiv: 2507.11316v1 📥 PDF

作者: Haoran Jin, Meng Li, Xiting Wang, Zhihao Xu, Minlie Huang, Yantao Jia, Defu Lian

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-07-15

备注: 25 pages, 14 figures. Accepted by ACL 2025 (main conference)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出ConVA方法，通过控制价值向量激活实现大语言模型内部价值对齐

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

关键词: 大语言模型 价值观对齐 内部价值表示 价值向量激活 上下文控制

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在价值观对齐方面存在不足，缺乏清晰的内部价值表示和可控性，难以适应复杂场景。
  2. ConVA方法通过识别和控制模型内部的价值向量，直接干预模型的决策过程，实现更精准的价值对齐。
  3. 实验表明，ConVA方法在多个价值观上表现出色，显著提高了价值控制的成功率，同时保持了模型性能。

📝 摘要（中文）

为了使大型语言模型（LLMs）与人类价值观对齐，本研究提出了一种名为“受控价值向量激活”（ConVA）的方法。该方法通过解释LLM潜在表示中价值的编码方式，并修改相关激活，从而直接对齐LLM的内部价值，确保模型输出与预设价值一致。为了保证解释的准确性和无偏性，我们提出了一种上下文控制的价值向量识别方法。为了在不牺牲模型性能的前提下持续控制价值，我们引入了一种门控价值向量激活方法，以实现有效且最小程度的价值控制。实验结果表明，我们的方法在10个基本价值上实现了最高的控制成功率，同时不影响LLM的性能和流畅性，即使面对相反或潜在恶意输入提示，也能确保目标价值。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型虽然在生成文本方面表现出色，但在价值观对齐方面仍存在挑战。模型可能在特定情境下产生与人类价值观不符的输出，缺乏透明性和可控性。现有的对齐方法往往依赖于外部干预或微调，难以直接控制模型的内部价值表示。

核心思路：ConVA的核心思路是，假设大语言模型在其内部的潜在表示中编码了价值观信息。通过识别这些价值向量，并有选择地激活或抑制它们，可以控制模型的输出，使其与预期的价值观对齐。这种方法旨在直接干预模型的决策过程，而不是依赖于外部的后处理或微调。

技术框架：ConVA方法主要包含三个阶段：1) 上下文控制的价值向量识别：利用特定的上下文提示，识别模型内部与目标价值观相关的向量表示。2) 门控价值向量激活：使用门控机制，控制价值向量的激活程度，以在实现价值对齐的同时，尽量减少对模型性能的影响。3) 价值一致性评估：评估模型在应用ConVA后，是否能够持续地输出符合目标价值观的内容。

关键创新：ConVA的关键创新在于直接操作大语言模型的内部价值表示，而不是依赖于外部的干预或微调。通过上下文控制的价值向量识别，可以更准确地定位与特定价值观相关的向量。门控价值向量激活机制则可以在实现价值对齐的同时，尽量保持模型的性能和流畅性。

关键设计：在价值向量识别阶段，论文设计了一种上下文提示策略，通过构造包含目标价值观的提示语，引导模型激活相关的向量表示。在门控价值向量激活阶段，使用了一个可学习的门控参数，控制价值向量的激活程度。损失函数的设计目标是最大化目标价值观的激活，同时最小化对模型性能的影响。具体而言，使用了交叉熵损失函数来衡量模型输出与目标价值观的匹配程度，并使用正则化项来约束门控参数，防止过度干预。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，ConVA方法在10个基本价值上实现了最高的控制成功率，显著优于现有的基线方法。在保证价值对齐的同时，ConVA方法对LLM的性能和流畅性影响很小。即使面对相反或潜在恶意输入提示，ConVA方法也能有效地确保目标价值的输出。例如，在控制“友善”这一价值时，即使输入带有攻击性的提示语，模型仍然能够生成友善的回复。

🎯 应用场景

ConVA方法具有广泛的应用前景，可用于构建更安全、可靠和符合伦理规范的大语言模型。例如，可以应用于智能客服、内容生成、教育辅导等领域，确保模型输出的内容符合特定的价值观和道德标准。此外，该方法还可以用于检测和修复模型中存在的偏见和歧视，提高模型的公平性和公正性。

📄 摘要（原文）

Aligning Large Language Models (LLMs) with human values has attracted increasing attention since it provides clarity, transparency, and the ability to adapt to evolving scenarios. In this paper, we introduce a Controlled Value Vector Activation (ConVA) method that directly aligns the internal values of LLMs by interpreting how a value is encoded in their latent representations and modifies relevant activations to ensure consistent values in LLMs. To ensure an accurate and unbiased interpretation, we propose a context-controlled value vector identification method. To consistently control values without sacrificing model performance, we introduce a gated value vector activation method for effective and minimum degree of value control. Experiments show that our method achieves the highest control success rate across 10 basic values without hurting LLM performance and fluency, and ensures target values even with opposite and potentially malicious input prompts. Source code and data are available at~ https://github.com/hr-jin/ConVA.