激活空间漫游（Activation Steering）：通过添加向量方向干预模型输出的情感或风格

好的，下面是一篇关于激活空间漫游（Activation Steering）的技术文章，以讲座模式呈现，包含代码示例和详细解释。

激活空间漫游：操控大型语言模型的情感与风格

大家好！今天我们来聊聊一个很有意思的话题：激活空间漫游（Activation Steering）。这是一个相对较新的技术，它允许我们通过干预大型语言模型（LLMs）的内部激活状态，来控制模型的输出，例如改变文本的情感、风格，甚至注入特定的知识。

1. 什么是激活空间？

在深入了解激活空间漫游之前，我们需要理解什么是激活空间。简单来说，一个深度神经网络，特别是像transformer这样的大型模型，是由很多层组成的。每一层都会对输入数据进行某种变换，并将结果传递给下一层。这些变换的结果，也就是每一层神经元的输出，被称为激活值（activations）。

可以将每一层的激活值看作是一个高维向量，这个向量的每个维度对应一个神经元的输出。所有这些向量构成的空间，就是激活空间。模型在进行推理时，会沿着激活空间中的某个路径移动，最终生成输出。

2. 激活空间漫游的核心思想

激活空间漫游的核心思想是，如果我们能够找到激活空间中与特定属性（例如，积极情感、幽默风格）相关的方向向量，那么我们就可以通过在推理过程中沿着这些方向向量移动，来影响模型的输出，使其更符合我们的期望。

具体来说，假设我们想要让模型生成更积极的文本。我们可以先找到一个“积极”方向向量。然后，在模型的每一层，我们将该层的激活向量沿着“积极”方向向量移动一小步。这样，模型的输出就会倾向于更积极的情感。

3. 如何找到方向向量？

找到方向向量是激活空间漫游的关键。常用的方法是使用对比学习。

• 收集数据： 首先，我们需要收集两组数据：一组包含我们想要增强的属性（例如，积极情感），另一组不包含该属性（例如，消极情感）。
• 提取激活值： 使用模型对这两组数据进行推理，并记录下每一层特定位置（例如，transformer的MLP层的输出）的激活值。

• 计算方向向量： 对于每一层，计算两组激活值的平均值的差。这个差向量就是我们想要的方向向量。

  import torch
  import transformers
  
  # 加载模型和tokenizer
  model_name = "facebook/opt-350m" # 选择合适的模型
  tokenizer = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
  model = transformers.AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name).to("cuda") # 放到cuda上
  
  # 定义函数来提取激活值
  def get_activations(texts, layer_num):
    all_activations = []
    for text in texts:
        inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to("cuda")
        activations = []
  
        def hook(module, input, output):
            activations.append(output)
  
        # 选择要干预的层，例如TransformerBlock的MLP层的输出
        layer = model.transformer.h[layer_num].mlp.fc_out
        handle = layer.register_forward_hook(hook)
  
        with torch.no_grad():
            model(**inputs)
  
        handle.remove()
        all_activations.append(activations[0].cpu()) # 移到cpu上
  
    return torch.cat(all_activations, dim=0)
  
  # 示例数据
  positive_texts = ["I love this!", "This is amazing!", "I'm so happy!"]
  negative_texts = ["I hate this.", "This is terrible.", "I'm so sad."]
  
  # 选择要干预的层
  layer_num = 5 # 第五层
  
  # 提取激活值
  positive_activations = get_activations(positive_texts, layer_num)
  negative_activations = get_activations(negative_texts, layer_num)
  
  # 计算方向向量
  positive_mean = positive_activations.mean(dim=0)
  negative_mean = negative_activations.mean(dim=0)
  direction_vector = positive_mean - negative_mean
  
  print(f"Direction vector shape: {direction_vector.shape}")

  这段代码展示了如何提取激活值并计算方向向量。get_activations函数使用了PyTorch的hook机制，在模型推理过程中捕获特定层的输出。

4. 如何应用方向向量？

有了方向向量之后，我们就可以在推理过程中应用它来改变模型的输出。

• 干预激活值： 在模型的每一层（或选择的特定层），我们将该层的激活向量沿着方向向量移动一小步。移动的步长由一个超参数alpha控制，alpha越大，干预的强度越大。

• 调整输出： 干预后的激活值会传递到下一层，最终影响模型的输出。

  # 定义函数来干预激活值
  def steer_activations(text, direction_vector, layer_num, alpha=1.0):
    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to("cuda")
    activations = []
  
    def hook(module, input, output):
        activations.append(output)
  
    # 选择要干预的层，例如TransformerBlock的MLP层的输出
    layer = model.transformer.h[layer_num].mlp.fc_out
    handle = layer.register_forward_hook(hook)
  
    with torch.no_grad():
        # 修改forward函数
        original_forward = layer.forward
        def modified_forward(*args, **kwargs):
            output = original_forward(*args, **kwargs)
            output = output + alpha * direction_vector.to("cuda") # 添加方向向量
            return output
        layer.forward = modified_forward
  
        output = model.generate(**inputs, max_length=50, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id) # 生成文本
  
        # 恢复原始forward函数
        layer.forward = original_forward
  
    handle.remove()
    return tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
  
  # 示例文本
  text = "This is a story about a cat."
  
  # 应用方向向量
  modified_text = steer_activations(text, direction_vector, layer_num, alpha=0.5)
  
  print(f"Original text: {text}")
  print(f"Modified text: {modified_text}")

  这段代码展示了如何使用方向向量来干预模型的激活值。关键在于使用PyTorch的hook机制，在模型的forward过程中修改特定层的输出。

5. 激活空间漫游的优势与局限

• 优势：

  • 细粒度控制： 激活空间漫游允许我们以细粒度的方式控制模型的输出，可以精确地调整文本的情感、风格等属性。
  • 无需重新训练： 激活空间漫游不需要重新训练模型，只需要在推理过程中进行干预，因此非常高效。
  • 可解释性： 通过分析方向向量，我们可以更好地理解模型内部的工作机制。

• 局限：

  • 方向向量的质量： 方向向量的质量直接影响激活空间漫游的效果。如果方向向量不准确，可能会导致模型输出出现偏差。
  • 超参数的调整： 激活空间漫游涉及多个超参数，例如干预的层数、alpha的值等。这些超参数需要仔细调整，才能获得最佳效果。
  • 泛化能力： 激活空间漫游的泛化能力可能有限。在某些情况下，针对特定数据集训练的方向向量可能无法很好地应用于其他数据集。
  • 找到合适的层： 选择哪个层进行干预对结果影响很大，需要根据具体任务进行实验。

6. 激活空间漫游的应用场景

激活空间漫游有很多潜在的应用场景：

• 情感控制： 改变文本的情感色彩，例如将消极的评论转化为积极的回复。
• 风格迁移： 将文本的风格从正式变为非正式，或模仿特定作者的写作风格。
• 知识注入： 将特定领域的知识注入到模型中，例如让模型生成更专业的医学报告。
• 对抗攻击： 通过对抗性地修改激活值，来欺骗模型。
• 模型调试： 分析激活空间，定位模型存在的问题。

7. 一些更高级的技术

除了上面介绍的基本方法，还有一些更高级的激活空间漫游技术：

• 多向量组合： 使用多个方向向量来控制模型的输出，例如同时控制情感和风格。
• 动态调整： 根据模型的当前状态动态调整方向向量，例如根据文本的内容调整情感强度。
• 注意力机制： 利用注意力机制来选择性地干预激活值，例如只干预与特定关键词相关的激活值。
• 使用因果干预： 使用因果推理方法来确定哪些激活值对模型的输出有因果关系，并只干预这些激活值。

8. 案例分析

我们来看一个使用激活空间漫游进行情感控制的案例。假设我们想要让模型生成更积极的电影评论。

1. 数据收集： 收集两组电影评论数据：一组是积极的评论，另一组是消极的评论。
2. 提取激活值： 使用预训练的transformer模型对这两组数据进行推理，并记录下每一层MLP层的输出。
3. 计算方向向量： 对于每一层，计算积极评论和消极评论的激活值平均值的差，得到“积极”方向向量。
4. 应用方向向量： 在生成电影评论时，将每一层MLP层的输出沿着“积极”方向向量移动一小步。

通过这种方式，我们可以让模型生成更积极的电影评论。

9. 关于代码实现的更详细的说明

在实际应用中，代码实现可能会更加复杂。以下是一些需要注意的点：

• 选择合适的层： 不同的层可能对不同的属性更敏感。需要根据具体任务选择合适的层进行干预。通常来说，Transformer的MLP层是一个不错的选择。
• 调整alpha的值： alpha的值控制干预的强度。需要根据具体任务调整alpha的值，以获得最佳效果。通常来说，alpha的值在0.1到1.0之间。
• 使用批量处理： 为了提高效率，可以使用批量处理来同时处理多个文本。
• 使用GPU： 为了加速计算，可以使用GPU来运行模型。
• 注意内存占用： 大型模型可能会占用大量内存。需要注意内存占用，避免OOM错误。
• 使用上下文管理器： 使用torch.no_grad()上下文管理器可以避免梯度计算，提高效率。
• 恢复原始状态： 在干预结束后，需要恢复模型的原始状态，避免影响后续的推理。
• 测试和评估： 在应用激活空间漫游后，需要进行测试和评估，以确保模型的输出符合预期。可以使用人工评估或自动评估来评估模型的输出。

一个更完整的代码示例：

import torch
import transformers

# 加载模型和tokenizer
model_name = "facebook/opt-350m"
tokenizer = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = transformers.AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name).to("cuda")

# 定义函数来提取激活值
def get_activations(texts, layer_num, position=None):  # 添加position参数
    all_activations = []
    for text in texts:
        inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to("cuda")
        activations = []

        def hook(module, input, output):
            if position is None:
                activations.append(output)
            else:
                activations.append(output[:, position, :]) # 选择特定位置的激活值

        # 选择要干预的层
        layer = model.transformer.h[layer_num].mlp.fc_out
        handle = layer.register_forward_hook(hook)

        with torch.no_grad():
            model(**inputs)

        handle.remove()
        all_activations.append(activations[0].cpu())

    return torch.cat(all_activations, dim=0)

# 定义函数来干预激活值
def steer_activations(text, direction_vector, layer_num, alpha=1.0, position=None): # 添加position参数
    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to("cuda")
    activations = []

    def hook(module, input, output):
        activations.append(output)

    # 选择要干预的层
    layer = model.transformer.h[layer_num].mlp.fc_out
    handle = layer.register_forward_hook(hook)

    with torch.no_grad():
        original_forward = layer.forward
        def modified_forward(*args, **kwargs):
            output = original_forward(*args, **kwargs)
            if position is None:
                output = output + alpha * direction_vector.to("cuda")
            else:
                output[:, position, :] = output[:, position, :] + alpha * direction_vector.to("cuda") # 干预特定位置的激活值
            return output
        layer.forward = modified_forward

        output = model.generate(**inputs, max_length=50, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)

        layer.forward = original_forward

    handle.remove()
    return tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

# 示例数据
positive_texts = ["I love this movie!", "This is an amazing performance!", "I'm so happy with this film!"]
negative_texts = ["I hate this movie.", "This is a terrible performance.", "I'm so sad about this film."]

# 选择要干预的层
layer_num = 5
position = -1  # 干预最后一个token的激活值

# 提取激活值
positive_activations = get_activations(positive_texts, layer_num, position=position)
negative_activations = get_activations(negative_texts, layer_num, position=position)

# 计算方向向量
positive_mean = positive_activations.mean(dim=0)
negative_mean = negative_activations.mean(dim=0)
direction_vector = positive_mean - negative_mean

# 示例文本
text = "This movie is..."

# 应用方向向量
modified_text = steer_activations(text, direction_vector, layer_num, alpha=0.5, position=position)

print(f"Original text: {text}")
print(f"Modified text: {modified_text}")

这个更完整的示例包含了以下改进：

• 添加了position参数： 允许选择性地干预特定位置的激活值。这在某些情况下可以提高干预的精度。
• 更清晰的注释： 代码中添加了更清晰的注释，方便理解。
• 更健壮的错误处理： 可以添加更健壮的错误处理，例如检查输入数据的有效性。
• 更详细的日志记录： 可以添加更详细的日志记录，方便调试。

10. 总结：激活空间漫游是操控LLM输出的一种有效方法

激活空间漫游是一种非常有潜力的技术，可以用来控制大型语言模型的输出，例如改变文本的情感、风格，甚至注入特定的知识。虽然它还有一些局限性，但随着研究的深入，相信它会在未来发挥更大的作用。通过理解激活空间的概念，并掌握寻找和应用方向向量的方法，我们就能更好地控制大型语言模型，让它们为我们所用。