Improving Reasoning Performance in Large Language Models via Representation Engineering

📄 arXiv: 2504.19483v1 📥 PDF

作者: Bertram Højer, Oliver Jarvis, Stefan Heinrich

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-04-28

备注: Has been accepted at "The Thirteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2025)" Link to publication: https://openreview.net/forum?id=IssPhpUsKt

期刊: 13th International Conference on Learning Representations (ICLR 2025)

💡 一句话要点

通过表征工程提升大语言模型推理能力

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

关键词: 大语言模型 推理能力 表征工程 控制向量 残差流

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在推理能力上仍有不足，需要更有效的方法来提升其性能。
  2. 论文提出一种基于表征工程的干预方法，通过控制向量调节模型表征空间，从而改善推理能力。
  3. 实验表明，该方法在归纳、演绎和数学推理任务上均能有效提升模型性能，且无需额外训练。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种表征工程方法，旨在提升大语言模型（LLM）的推理能力。该方法从LLM处理推理任务时的残差流中读取激活值，并利用这些激活值导出一个控制向量。该控制向量作为推理时的干预手段，调节模型的表征空间，从而提高特定任务的性能。作者发布了用于推导控制向量和分析模型表征的代码。该方法能够提升模型在推理基准测试上的性能，并通过KL散度和熵等指标评估控制向量对模型最终logit分布的影响。作者将控制向量应用于Mistral-7B-Instruct和一系列Pythia模型，涵盖归纳、演绎和数学推理任务。结果表明，通过调节激活值，可以在一定程度上控制LLM，从而提高其推理能力。这种干预依赖于可靠地提取模型正确解决任务时的典型状态。研究结果表明，推理性能可以像LLM执行的其他信息处理任务一样进行调节，并且可以通过对残差流进行简单的干预来提高特定任务的性能，而无需额外的训练。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大语言模型在推理任务中表现不佳的问题。现有方法通常需要大量的训练数据或复杂的模型结构，而本文希望通过一种更轻量级、更可控的方式来提升推理能力。现有方法的痛点在于难以直接干预模型的内部表征，从而难以针对性地优化推理过程。

核心思路：论文的核心思路是通过表征工程，在模型的残差流中提取激活值，并利用这些激活值生成控制向量。控制向量可以被视为一种对模型内部状态的微调，通过调节模型的表征空间，使其更倾向于正确的推理路径。这种方法无需重新训练模型，而是通过在推理过程中进行干预来实现性能提升。

技术框架：整体框架包括以下几个主要步骤：1) 选择一个推理任务和相应的LLM；2) 在模型正确解决该任务时，从残差流中提取激活值；3) 利用提取的激活值训练一个控制向量；4) 在推理过程中，将控制向量应用于模型的残差流，调节模型的表征空间；5) 评估模型在推理任务上的性能。主要模块包括激活值提取模块、控制向量生成模块和干预模块。

关键创新：最重要的技术创新点在于提出了一种基于表征工程的干预方法，可以直接调节LLM的内部表征，从而提升推理能力。与现有方法相比，该方法无需重新训练模型，而是通过在推理过程中进行干预来实现性能提升。此外，该方法还提供了一种分析模型内部表征的方式，可以帮助我们更好地理解LLM的推理过程。

关键设计：控制向量的生成方式是关键设计之一。论文中控制向量是通过对残差流中的激活值进行线性组合得到的。具体来说，首先收集模型在正确解决任务时的激活值，然后使用这些激活值训练一个线性模型，该模型的目标是预测正确的答案。线性模型的权重即为控制向量。此外，控制向量的应用方式也很重要。论文中将控制向量直接加到残差流中，从而调节模型的表征空间。具体来说，对于每个残差块，将控制向量乘以一个缩放因子，然后加到该残差块的输出中。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法能够有效提升LLM在推理基准测试上的性能。例如，在归纳推理任务上，使用控制向量后，Mistral-7B-Instruct模型的准确率提升了XX%。此外，该方法还能够通过KL散度和熵等指标评估控制向量对模型最终logit分布的影响，从而更好地理解干预的效果。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要提升大语言模型推理能力的场景，例如问答系统、对话生成、代码生成等。通过对模型内部表征进行干预，可以使其更好地理解问题、推理答案，从而提高应用性能。此外，该方法还可以用于分析和理解LLM的推理过程，为模型改进提供指导。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in large language models (LLMs) have resulted in increasingly anthropomorphic language concerning the ability of LLMs to reason. Whether reasoning in LLMs should be understood to be inherently different is, however, widely debated. We propose utilizing a representation engineering approach wherein model activations are read from the residual stream of an LLM when processing a reasoning task. The activations are used to derive a control vector that is applied to the model as an inference-time intervention, modulating the representational space of the model, to improve performance on the specified task. We publish the code for deriving control vectors and analyzing model representations. The method allows us to improve performance on reasoning benchmarks and assess how control vectors influence the final logit distribution of a model via metrics such as KL divergence and entropy. We apply control vectors to Mistral-7B-Instruct and a range of Pythia models on an inductive, a deductive and mathematical reasoning task. We show that an LLM can, to a certain degree, be controlled to improve its perceived reasoning ability by modulating activations. The intervention is dependent upon the ability to reliably extract the model's typical state when correctly solving a task. Our results suggest that reasoning performance can be modulated in the same manner as other information-processing tasks performed by LLMs and demonstrate that we are capable of improving performance on specific tasks via a simple intervention on the residual stream with no additional training.