Persona Vectors：语言模型中角色特征的监控与调控
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原文中文，约2400字，阅读约需6分钟。
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内容提要
本文介绍了通过提取大语言模型中的人格特质向量来监控和控制模型行为的方法。该方法在内容审核和安全对齐方面具有重要应用价值，研究展示了如何自动提取人格向量，并在模型推理和微调中进行干预，以防止人格漂移和筛选训练数据。
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关键要点
- 本文介绍了一种名为“人格向量”的方法，用于监控和控制大语言模型的行为。
- 人格向量代表特定人格特质，能够实现模型行为的全生命周期监控、预测和控制。
- 提取人格向量的过程完全自动化，无需人工标注，主要包括诱导角色扮演、生成回答、裁判评估、提取激活和差分计算等步骤。
- 人格向量可以在推理时实时修改模型的行为，通过干预中间层的激活向量来增强或抑制特定人格特质。
- 人格向量不仅能控制行为，还能在生成回答之前预测模型的潜在人格倾向。
- 人格漂移是微调过程中可能出现的问题，人格向量可以定量衡量并预防这种漂移。
- 人格向量可用于在微调前筛选训练数据，识别并剔除可能导致负面人格漂移的样本。
- 该方法在模型安全、对齐和内容审核方面展现了巨大的工程应用潜力。
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