要約
大規模言語モデルは膨大なテキストを読み込み、様々なキャラクター像を学習する。その中でも「アシスタント」というキャラクターが一般的にユーザーとやり取りする。しかし、アシスタントの性格はトレーニングデータに潜む無数の関連性によって形成されるため、完全に把握されていない。最新の研究では、言語モデル内部のニューラル表現を調査し、「アシスタント軸」を定義することで、モデルの振る舞いを安定させる手法が提案されている。
背景情報
- 大規模言語モデルは膨大なテキストを読み込んで様々なキャラクター像を学習する。
- アシスタントというキャラクターは一般的にユーザーとのインタラクションに使用される。
- アシスタントの性格はトレーニングデータに潜む無数の関連性によって形成され、完全に把握されていない。
今後の影響
– アシスタント軸の重要性
- アシスタント軸はモデルの性格を安定させるための重要な指標となる。
- ニューラル活動を監視し、アシスタント軸からの逸脱を検出することで、モデルの振る舞いを安定化させることが可能。
- アクティベーションの制限によって、モデルが有害な出力を生み出す状況を防ぐことができる。
– ペルソナ空間のマッピング
- アシスタントがどのようなペルソナの中で位置しているかを理解するためには、ペルソナのアクティベーションをマッピングする必要がある。
- 主成分分析を使用して、ペルソナ空間の主要な変動軸を特定し、アシスタント軸がどのように機能するかを明らかにした。
- アシスタント軸は、アシスタントのような性格をどの程度持つかを示す重要な方向性であり、モデルがキャラクター表現をどのように整理しているかを示唆している。
