Prompt-Based Value Steering of Large Language Models
作者: Giulio Antonio Abbo, Tony Belpaeme
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2025-11-14
备注: 9 pages, 1 figure, 4 tables. Presented at the 3rd International Workshop on Value Engineering in AI (VALE 2025), 28th European Conference on AI. To appear in Springer LNCS
💡 一句话要点
提出一种基于Prompt的大语言模型价值观引导方法，无需模型微调。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 价值观引导 Prompt工程 人类价值观 文本生成
📋 核心要点
- 现有模型微调方法在价值观对齐方面存在静态性和适应性不足的问题，难以应对动态变化的需求。
- 该论文提出一种基于Prompt的价值观引导方法，通过设计Prompt来影响模型输出，无需修改模型本身。
- 实验表明，即使不进行模型微调或动态优化Prompt，也能有效地引导模型输出符合特定的人类价值观。
📝 摘要（中文）
大型语言模型越来越多地应用于对齐人类价值观至关重要的场景。虽然模型微调通常用于确保安全响应，但这种技术是静态的，不适用于涉及动态价值观和偏好的日常情况。本文提出了一种实用、可复现且模型无关的程序，用于评估候选Prompt是否能有效地引导生成的文本朝着特定的人类价值观方向发展，形式化了一种评分方法来量化生成响应中目标价值观的存在和增益。我们将该方法应用于Wizard-Vicuna语言模型的一个变体，使用Schwartz的基本人类价值观理论，并通过对话数据集进行结构化评估。通过这种设置，我们将基线Prompt与显式地以价值观为条件的Prompt进行比较，并表明即使不改变模型或动态优化Prompt，价值观引导也是可能的。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大语言模型在价值观对齐方面，通常采用模型微调的方式。然而，这种方式是静态的，无法适应日常生活中动态变化的价值观和偏好。因此，如何使大语言模型在不进行模型微调的情况下，能够根据不同的Prompt引导，输出符合特定价值观的文本，是一个亟待解决的问题。
核心思路：该论文的核心思路是通过设计特定的Prompt，显式地引导大语言模型朝着特定的人类价值观方向生成文本。这种方法无需修改模型参数，而是通过改变输入来影响输出，从而实现价值观的动态调整。论文形式化了一种评分方法，用于量化生成文本中目标价值观的存在和增益，从而评估Prompt的有效性。
技术框架：该方法主要包含以下几个步骤：1) 选择目标价值观：基于Schwartz的基本人类价值观理论，选择需要引导的价值观。2) 设计Prompt：设计包含价值观信息的Prompt，例如“请以尊重他人的方式回答问题”。3) 生成文本：使用大语言模型，根据设计的Prompt生成文本。4) 价值观评估：使用形式化的评分方法，量化生成文本中目标价值观的存在和增益。5) Prompt比较：比较不同Prompt下生成文本的价值观得分，评估Prompt的有效性。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种基于Prompt的价值观引导方法，该方法无需模型微调，即可实现价值观的动态调整。此外，论文还形式化了一种评分方法，用于量化生成文本中目标价值观的存在和增益，为Prompt的有效性评估提供了客观依据。
关键设计：论文使用Schwartz的基本人类价值观理论作为价值观的定义标准。在Prompt设计方面，论文比较了基线Prompt和显式地以价值观为条件的Prompt。在价值观评估方面，论文设计了一种评分方法，该方法考虑了生成文本中与目标价值观相关的词汇和语义信息。具体评分方法的细节在论文中进行了详细描述（未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，通过显式地以价值观为条件的Prompt，可以有效地引导Wizard-Vicuna语言模型朝着特定的人类价值观方向生成文本。与基线Prompt相比，使用价值观引导的Prompt生成的文本在目标价值观方面的得分显著提高。该研究证明了即使不改变模型或动态优化Prompt，价值观引导也是可能的。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要价值观对齐的场景，例如智能客服、教育机器人、心理咨询等。通过引导大语言模型输出符合特定价值观的文本，可以提高用户满意度，增强用户信任感，并促进社会和谐。未来，该方法可以进一步扩展到多语言、多模态等场景，并与其他价值观对齐技术相结合，实现更精准、更灵活的价值观引导。
📄 摘要（原文）
Large language models are increasingly used in applications where alignment with human values is critical. While model fine-tuning is often employed to ensure safe responses, this technique is static and does not lend itself to everyday situations involving dynamic values and preferences. In this paper, we present a practical, reproducible, and model-agnostic procedure to evaluate whether a prompt candidate can effectively steer generated text toward specific human values, formalising a scoring method to quantify the presence and gain of target values in generated responses. We apply our method to a variant of the Wizard-Vicuna language model, using Schwartz's theory of basic human values and a structured evaluation through a dialogue dataset. With this setup, we compare a baseline prompt to one explicitly conditioned on values, and show that value steering is possible even without altering the model or dynamically optimising prompts.