When control meets large language models: From words to dynamics
作者: Komeil Nosrati, Aleksei Tepljakov, Juri Belikov, Eduard Petlenkov
分类: eess.SY
发布日期: 2026-02-03
💡 一句话要点
探索大语言模型与控制理论的融合：从提示工程到动态系统控制
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 控制理论 提示工程 动态系统 行为控制
📋 核心要点
- 现有方法难以有效控制LLM的行为，尤其是在引导其远离不期望的输出和确保安全可靠性方面。
- 论文提出将控制理论应用于LLM，通过优化提示、调整参数和干预激活层等手段，实现对LLM行为的精确控制。
- 该研究探索了LLM在控制系统设计中的应用，并将其视为动态系统，为未来开发可控、可信赖的LLM奠定基础。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLM）正在通过增强控制能力和决策支持来改变工程和技术领域，同时它们也在演变为复杂的动态系统，其行为必须受到调节。这种双重性突出了一个相互关联的关系，其中提示支持控制系统设计，而控制理论有助于塑造提示以有效地实现特定目标。本研究将LLM和控制之间这种新兴的互连关系定义为一个从提示设计到系统动态的双向连续体。首先，我们研究LLM如何以两种不同的方式推进控制领域：直接地，通过协助控制器设计和综合；间接地，通过增强研究工作流程。其次，我们研究控制概念如何帮助LLM将其轨迹从不需要的含义中转移出来，通过输入优化、参数编辑和激活级别干预来提高可达性和对齐性。第三，我们将LLM视为状态空间框架内的动态系统，其中它们的内部表示与外部控制回路紧密相连。最后，我们确定了关键挑战，并概述了未来的研究方向，以理解LLM的行为，并开发出像机电设备一样值得信赖和稳健的可解释和可控的LLM，从而确保它们继续支持和保障社会。
🔬 方法详解
问题定义：当前大型语言模型（LLM）在工程和技术领域的应用日益广泛，但同时也面临着行为控制的挑战。如何确保LLM的输出符合预期，避免产生有害或不准确的信息，是亟待解决的问题。现有方法在精确控制LLM的输出轨迹，以及保证其安全性和可靠性方面存在不足。
核心思路：论文的核心思路是将控制理论的原理和方法应用于LLM，将LLM视为一个动态系统，通过控制输入（例如提示）和内部参数，来调节其行为。通过这种方式，可以更精确地引导LLM的输出，使其更符合预期目标，并提高其安全性和可靠性。
技术框架：论文构建了一个双向的框架，一方面利用LLM辅助控制系统的设计，另一方面利用控制理论来控制LLM的行为。该框架包含以下几个主要部分：1) 利用LLM进行控制器设计和研究工作流程增强；2) 通过输入优化、参数编辑和激活层干预等手段，控制LLM的输出轨迹；3) 将LLM视为状态空间框架内的动态系统，建立内部表示与外部控制回路的联系。
关键创新：论文的关键创新在于将控制理论与LLM相结合，提出了一个控制LLM行为的新思路。这种方法不同于传统的提示工程，它更加注重对LLM内部机制的理解和利用，通过控制输入和参数来实现对LLM行为的精确调节。此外，论文还提出了将LLM视为动态系统的概念，为研究LLM的行为提供了新的视角。
关键设计：论文中涉及的关键设计包括：1) 提示优化策略，用于设计能够有效引导LLM输出的提示；2) 参数编辑方法，用于调整LLM的内部参数，以改变其行为；3) 激活层干预技术，用于在LLM的推理过程中，直接干预其激活状态，从而影响其输出。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节在论文中可能没有详细描述，需要进一步研究。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文重点在于概念框架的提出和方法论的探索，实验结果的量化数据可能较少。亮点在于首次将控制理论系统性地应用于LLM的控制，为后续研究提供了新的方向和思路。未来的研究可以进一步探索具体的控制算法和实验验证，以验证该方法的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于多个领域，例如智能客服、自动驾驶、医疗诊断等。通过控制LLM的行为，可以提高这些系统的可靠性和安全性，避免产生有害或不准确的信息。此外，该研究还有助于开发更加可信赖和稳健的LLM，从而更好地服务于社会。
📄 摘要（原文）
While large language models (LLMs) are transforming engineering and technology through enhanced control capabilities and decision support, they are simultaneously evolving into complex dynamical systems whose behavior must be regulated. This duality highlights a reciprocal connection in which prompts support control system design while control theory helps shape prompts to achieve specific goals efficiently. In this study, we frame this emerging interconnection of LLM and control as a bidirectional continuum, from prompt design to system dynamics. First, we investigate how LLMs can advance the field of control in two distinct capacities: directly, by assisting in the design and synthesis of controllers, and indirectly, by augmenting research workflows. Second, we examine how control concepts help LLMs steer their trajectories away from undesired meanings, improving reachability and alignment via input optimization, parameter editing, and activation-level interventions. Third, we look into deeper integrations by treating LLMs as dynamic systems within a state-space framework, where their internal representations are closely linked to external control loops. Finally, we identify key challenges and outline future research directions to understand LLM behavior and develop interpretable and controllable LLMs that are as trustworthy and robust as their electromechanical counterparts, thereby ensuring they continue to support and safeguard society.