言語モデルのコントロールを活性化する

大規模言語モデル（LLMs）の制御が重要な課題になってきたね。これらのモデルは強力だけど、出力を誘導したり管理したりするのが難しいことが多いんだ。従来の方法には、ラベル付きデータを使ったファインチューニングや人間のフィードバック、慎重に作成されたプロンプト、モデルのデコーディングプロセス中のいくつかの高度な技術がある。でも、こうした方法は多くの計算リソースや専門知識が必要なんだ。

この記事では、アクティベーションエンジニアリングと呼ぶ方法を紹介するよ。このアプローチでは、推論中にモデルの動作に影響を与えることができるんだ。つまり、モデルがテキストを生成しているときに、重い計算変更や追加のトレーニングデータなしで、モデルが生成するテキストをある程度制御できるってわけ。モデル内で「アクティベーション」と呼ばれるものを調整することで、自然言語プロンプトを使って、出力を管理可能なレベルで制御できるようになる。

#現在の方法の問題点

現在のLLMを制御する方法は、複雑でリソースを多く消費することが多い。ここではいくつかの一般的なアプローチを紹介するね：

1. 監視付きファインチューニング：この方法は大量のラベル付きデータが必要で、モデルの動作を大きく変えるけど、時間と計算力がめちゃくちゃかかる。

2. 人間フィードバックによる強化学習（RLHF）：RLHFは人間のフィードバックを使ってモデルの出力を改善するけど、通常は費用が高くて広範な人間の関与が必要なんだ。

3. プロンプトエンジニアリング：これは特定のプロンプトを作成して、望む出力を促すもの。この方法はリソース的には楽だけど、当たるも八卦で、正しくやるにはクリエイティブなスキルが必要なことが多い。

4. ガイドデコーディング：これは別の複雑な方法で、モデルの出力を変えるために層を重ねた介入が必要で、計算リソースもかなり使う。

こうした方法があっても、特にリアルタイムで効率が求められる状況で、モデルをどれだけうまく誘導できるかには多くの課題が残っている。

#アクティベーションエンジニアリングとは？

既存の方法と違って、アクティベーションエンジニアリングは、モデルが出力を生成する時にアクティベーションを修正することに焦点を当てているんだ。これによって、異なるプロンプトを使ったときに起こるアクティベーションのシンプルな差から導かれるステアリングベクトルを適用することができる。

要するに、望む結果を表すプロンプトとその反対を表すプロンプトの2つを取る。これらのプロンプトから得られるアクティベーションを比較することで、新しいアクティベーションベクトルを作り出す。このベクトルが私たちのステアリングメカニズムとして働いて、モデルの出力を望ましい結果に向かわせることができるんだ。

このプロセスにはいくつかの利点があるよ：

• 計算オーバーヘッドが少ない：私たちの方法は、従来のファインチューニングやRLHFに比べて計算リソースがずっと少ない。
• ラベル付きデータ不要：膨大なラベル付きデータセットなしで作業できるから、データ準備が大変じゃないユーザーにも使いやすい。
• ユーザーフレンドリー：この方法では自然言語での入力が可能だから、専門的な知識なしでモデルを誘導するのが簡単なんだ。

#アクティベーションエンジニアリングのメカニクス

アクティベーションエンジニアリングを適用するには、まず2つの自然言語プロンプトを定義する必要がある。一つのプロンプトはモデルに焦点を当ててもらいたい特性を強調し、もう一つはそれに反対のものにする。例えば、モデルに「幸せ」について書かせたい場合、最初のプロンプトに「私は幸せになるのが好き」と入れて、反対のプロンプトに「私は幸せになるのが嫌い」とするかもしれない。

次に、両方のプロンプトでモデルを実行し、特定の層でのアクティベーションをキャッチする。このアクティベーションの差を計算することで、ステアリングベクトルを作り出す。このベクトルは、フォワードパス中にモデルの特定の層の入力に追加され、モデルの出力を望む方向に導くんだ。

私たちの方法の重要な側面の一つは、注入係数なんだ。この係数が、ステアリングベクトルがモデルの出力にどのくらい影響を与えるかを制御している。適切にこの係数を調整すれば、モデルの一般的なパフォーマンスを下げることなく、効果的に方向転換ができるようになる。

#結果と実験

私たちの方法を検証するために、OpenWebTextという大規模データセットを使っていくつかの実験を行ったんだ。アクティベーションエンジニアリングがトピック、感情、全体的なスタイルにどのくらい効果的に影響を与えるかを見たかった。

#実験1：テーマの誘導

最初の実験では、「結婚式」というトピックに誘導することで、モデルの出力にどのような影響があるかをテストした。結婚式に関連するプロンプトとその反対から作成したステアリングベクトルを使って、モデルが結婚式に関連するコンテンツを生成できるかを測定したんだ。

OpenWebTextから大量のドキュメントをサンプリングして、結婚関連の単語がどれくらい出てくるかを調べた。結果、ファインチューニングしない状態に比べて、結婚関連の出力の可能性が大幅に増加して、私たちの方法がテーマを望むものに効果的に誘導したことを示した。

#実験2：感情の変化を分析

次に、私たちの方法が感情にどのように影響を与えるかを探った。特に怒りと冷静さに注目したんだ。生成されたテキストの感情的トーンを高めたり抑えたりすることを明確に目指したステアリングベクトルを作成した。

いくつかのプロンプトを使って、感情的なコンテンツを生成し、その出力を感情に基づいてスコア付けした。結果、私たちのステアリングベクトルがモデルの感情的トーンに大きく影響を与え、望ましい結果に応じてより怒りが強いまたは冷静な完成品が生成されたことがわかった。

#実験3：一般知識の保持

どんなステアリング方法でも大事なのは、モデルの一般知識や無関係なタスクのパフォーマンスに影響を与えるかどうかだ。これを評価するために、一般知識のベンチマークとしてConceptNetを使ってアクティベーションエンジニアリングをテストした。

モデルに事実の文で欠けているエンティティを埋めさせて、ステアリングベクトルありなしでのパフォーマンスを比較した。その結果、私たちの方法を適用後も全体的な事実の正確さはほとんど変わらず、一般モデルのパフォーマンスを損なうことなくステアリングを導入できることが確認できた。

#アクティベーションエンジニアリングの利点

アクティベーションエンジニアリングは、従来のLLMsの制御方法に比べていくつかの顕著な利点を持っているよ：

1. 効率性：私たちの方法はモデルを通じてフォワードパスだけが必要だから、逆方向のパスやモデルの重みの更新が必要な方法に比べて時間と計算リソースを節約できる。

2. 使いやすさ：ユーザーは専門的な知識や広範なトレーニングなしで、自然言語を通じて自分の欲求やニーズを指定できる。

3. 柔軟性：このアプローチでは、異なる目標の迅速な反復や組み合わせが可能だから、さまざまなアプリケーションに適している。

4. 副作用が少ない：重要なのは、これはモデル内にエンコードされた一般知識を乱さずに、非関連の出力に意図しない影響を与えずにターゲットを絞ったステアリングができることなんだ。

#制限と今後の課題

アクティベーションエンジニアリングは可能性を示しているけど、限界もある。プロンプトの選択や望むステアリング方向によって効果が異なることがあって、ユーザーには試行錯誤が必要になるかもしれない。また、ユーザーはどんなステアリングを行いたいかを明確に理解する必要がある。なぜなら、結果がこれらの選択によって大きく異なることがあるからだ。

今後の作業では、この方法をさらに洗練させて、よりアクセスしやすく堅牢なユーザーインターフェースを提供することを目指すべきだ。この技術を使ってステアリングできる追加的な特性を探求することで、そのアプリケーションを広げ、より幅広いタスクに役立つようになるかもしれない。

#結論

要するに、アクティベーションエンジニアリングは大規模言語モデルを効率的かつ直感的に制御する新しい方法を提供するんだ。推論中にアクティベーションを修正することで、従来の方法に伴う重い計算負担なしに、モデルの出力を望ましいトピックや感情トーンに向けて誘導できる。今後もこのアプローチを洗練させ続けることで、人工知能や自然言語処理のさまざまなアプリケーションでの利用が期待できるよ。