Steering When Necessary: Flexible Steering Large Language Models with Backtracking

📄 arXiv: 2508.17621v2 📥 PDF

作者: Zifeng Cheng, Jinwei Gan, Zhiwei Jiang, Cong Wang, Yafeng Yin, Xiang Luo, Yuchen Fu, Qing Gu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-08-25 (更新: 2025-10-01)

备注: NeurIPS 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出灵活激活引导机制以解决大语言模型行为对齐问题

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

关键词: 大型语言模型 激活引导 行为对齐 动态干预 回溯机制

📋 核心要点

  1. 现有激活引导方法对所有生成内容进行无差别干预，无法准确评估干预强度，导致对期望行为的对齐效果不佳。
  2. 提出灵活激活引导与回溯（FASB）框架，通过动态跟踪LLMs的内部状态，灵活调整干预的必要性和强度。
  3. 在TruthfulQA数据集及六个多项选择数据集上的实验结果显示，FASB方法在性能上显著优于现有基线，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在多种生成任务中表现出色，但如何有效地使其与期望行为对齐仍然是一个重大挑战。激活引导是一种有效且成本低廉的方法，通过在推理阶段直接修改LLMs的激活值来调整其响应，避免了高昂的微调成本。现有方法通常对所有生成内容进行无差别干预，或仅依赖问题来决定干预，这限制了干预强度的准确评估。为此，我们提出了灵活激活引导与回溯（FASB）框架，该框架动态决定干预的必要性和强度，跟踪LLMs在生成过程中的内部状态，考虑问题和生成内容。我们还提出了回溯机制，以纠正偏离的标记，推动LLMs朝向期望行为。大量实验表明，我们的方法优于基线。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大型语言模型在生成任务中与期望行为对齐的困难。现有方法往往对所有生成内容进行无差别干预，无法根据实际情况调整干预强度，导致效果不理想。

核心思路：论文提出的FASB框架通过动态跟踪LLMs的内部状态，结合生成内容和问题，灵活决定干预的必要性和强度，从而提高对齐效果。

技术框架：FASB框架包括两个主要模块：干预必要性判断模块和回溯修正模块。前者根据内部状态和生成内容判断是否需要干预，后者在检测到偏离后及时纠正生成的标记。

关键创新：FASB的核心创新在于引入了动态干预机制和回溯修正策略，区别于现有方法的静态干预，能够实时调整干预策略，提升生成内容的质量。

关键设计：在设计中，FASB框架采用了基于内部状态的评估机制，设置了适应性阈值来判断干预强度，同时回溯机制通过重新生成偏离的标记来确保最终输出符合期望行为。

📊 实验亮点

在TruthfulQA数据集和六个多项选择数据集上的实验结果显示，FASB方法在生成任务中显著优于现有基线，提升幅度达到XX%（具体数据待补充），验证了其在行为对齐方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括对话系统、文本生成和智能问答等场景，能够有效提升大型语言模型在实际应用中的表现。通过灵活的干预机制，FASB框架可以帮助开发更智能的AI助手，满足用户的个性化需求，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have achieved remarkable performance across many generation tasks. Nevertheless, effectively aligning them with desired behaviors remains a significant challenge. Activation steering is an effective and cost-efficient approach that directly modifies the activations of LLMs during the inference stage, aligning their responses with the desired behaviors and avoiding the high cost of fine-tuning. Existing methods typically indiscriminately intervene to all generations or rely solely on the question to determine intervention, which limits the accurate assessment of the intervention strength. To this end, we propose the Flexible Activation Steering with Backtracking (FASB) framework, which dynamically determines both the necessity and strength of intervention by tracking the internal states of the LLMs during generation, considering both the question and the generated content. Since intervening after detecting a deviation from the desired behavior is often too late, we further propose the backtracking mechanism to correct the deviated tokens and steer the LLMs toward the desired behavior. Extensive experiments on the TruthfulQA dataset and six multiple-choice datasets demonstrate that our method outperforms baselines. Our code will be released at https://github.com/gjw185/FASB.