Activation Steering（激活引导）：通过在推理时干预激活向量控制模型的情感与风格

好的，下面是一篇关于激活引导（Activation Steering）的技术讲座文章，包含代码示例，逻辑严谨，并以正常人类的语言表述。

激活引导：在推理时控制大型语言模型的情感与风格

大家好，今天我们来深入探讨一个引人入胜的技术领域：激活引导（Activation Steering）。激活引导是一种在推理阶段干预大型语言模型（LLM）激活向量的技术，旨在控制模型生成文本的情感、风格或其他特定属性。简单来说，我们可以通过这种方法，在不重新训练模型的情况下，引导模型输出我们想要的结果。

1. 背景与动机

大型语言模型在文本生成方面展现出了惊人的能力，但同时也存在一些挑战。其中一个关键问题是，模型的输出往往难以控制。例如，我们可能希望模型生成更积极的文本，或者模仿特定作家的风格，但直接提示（prompting）有时效果不佳或不稳定。

传统的微调（fine-tuning）方法可以解决这个问题，但需要大量的标注数据和计算资源。此外，微调会改变模型的整体行为，可能影响其在其他任务上的表现。激活引导提供了一种更轻量级、更灵活的替代方案。它允许我们在推理时动态地调整模型的行为，而无需修改模型的权重。

2. 激活向量与模型内部状态

为了理解激活引导，我们需要了解LLM的内部工作原理。LLM本质上是一个复杂的神经网络，由多个层组成。每一层都接收前一层的输出作为输入，并进行一系列的数学运算，最终生成一个激活向量。这个激活向量代表了模型在该层对输入信息的理解。

例如，考虑一个Transformer模型。每一层Transformer块包含自注意力（self-attention）机制和前馈网络（feed-forward network）。激活向量可以是在自注意力机制之后、前馈网络之前，或者在其他任何中间层。

激活向量的维度通常很高，例如几百或几千。每个维度对应一个特定的特征或概念。通过改变激活向量的值，我们可以影响模型后续的计算，从而改变最终的输出。

3. 激活引导的基本原理

激活引导的核心思想是，通过在推理时修改特定层的激活向量，可以引导模型生成具有特定属性的文本。具体来说，我们需要找到一个“引导向量”，它代表了我们想要引入的属性（例如，积极情感）。然后，我们将这个引导向量添加到模型的激活向量中，从而影响模型的后续生成过程。

数学上，可以表示为：

activation_new = activation_original + scale * steering_vector

其中：

• activation_original 是原始的激活向量。
• steering_vector 是引导向量，代表我们想要引入的属性。
• scale 是一个缩放因子，控制引导的强度。

关键在于如何找到合适的 steering_vector。一种常见的方法是使用对比学习。

4. 使用对比学习构建引导向量

对比学习是一种通过比较相似和不相似的样本来学习表示的方法。在激活引导的上下文中，我们可以使用对比学习来找到代表特定属性的引导向量。

例如，假设我们想找到代表“积极情感”的引导向量。我们可以收集一组积极的文本和一组消极的文本。然后，我们使用LLM对这些文本进行编码，得到它们的激活向量。最后，我们计算积极文本的平均激活向量与消极文本的平均激活向量之间的差异。这个差异向量就是我们的引导向量。

更具体地，假设我们有 N 个积极文本和 M 个消极文本。

• positive_activations[i] 是第 i 个积极文本的激活向量。
• negative_activations[j] 是第 j 个消极文本的激活向量。

则引导向量可以计算如下：

import torch

def compute_steering_vector(positive_activations, negative_activations):
  """
  计算引导向量。

  Args:
    positive_activations: 一个包含积极文本激活向量的列表。
    negative_activations: 一个包含消极文本激活向量的列表。

  Returns:
    引导向量。
  """
  positive_activations = torch.stack(positive_activations)
  negative_activations = torch.stack(negative_activations)

  positive_mean = torch.mean(positive_activations, dim=0)
  negative_mean = torch.mean(negative_activations, dim=0)

  steering_vector = positive_mean - negative_mean
  return steering_vector

5. 代码示例：使用Hugging Face Transformers实现激活引导

下面是一个使用Hugging Face Transformers库实现激活引导的示例。我们将使用GPT-2模型，并引导其生成更积极的文本。

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
import torch

# 加载模型和tokenizer
model_name = "gpt2"
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name)
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)
model.eval() # 确保模型处于评估模式

# 定义设备
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

# 准备数据：积极和消极的文本
positive_texts = [
    "I am very happy today. The sun is shining and everything is going well.",
    "This is a wonderful experience. I am so grateful for this opportunity.",
    "I feel amazing and full of energy. Today is going to be a great day!"
]
negative_texts = [
    "I am very sad today. Everything is going wrong and I feel hopeless.",
    "This is a terrible experience. I regret ever getting involved.",
    "I feel awful and exhausted. Today is going to be a long day."
]

# 选择要干预的层
intervention_layer = 9 # 这是一个示例，需要根据实验确定最佳层

# 定义一个钩子函数，用于获取特定层的激活向量
activation = {}
def get_activation(name):
    def hook(model, input, output):
        activation[name] = output.detach()
    return hook

# 注册钩子
layer = model.transformer.h[intervention_layer] # 选择Transformer块
layer.register_forward_hook(get_activation('transformer.h.' + str(intervention_layer)))

# 函数：获取文本的激活向量
def get_activations(texts, layer_name):
    """
    获取一组文本在指定层的激活向量。

    Args:
      texts: 一个包含文本的列表。
      layer_name: 要获取激活向量的层名称。

    Returns:
      一个包含激活向量的列表。
    """
    activations = []
    for text in texts:
        #tokenize
        inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to(device)
        # forward pass
        outputs = model(**inputs)
        # 获取激活向量
        activations.append(activation[layer_name].squeeze()) # 移除batch维度
    return activations

# 计算积极和消极文本的激活向量
positive_activations = get_activations(positive_texts, 'transformer.h.' + str(intervention_layer))
negative_activations = get_activations(negative_texts, 'transformer.h.' + str(intervention_layer))

# 计算引导向量
steering_vector = compute_steering_vector(positive_activations, negative_activations)

# 定义激活引导函数
def activation_steering(model, input_ids, steering_vector, intervention_layer, scale=1.0):
    """
    在推理时进行激活引导。

    Args:
      model: GPT-2模型。
      input_ids: 输入文本的token IDs。
      steering_vector: 引导向量。
      intervention_layer: 要干预的层。
      scale: 引导强度。

    Returns:
      模型输出。
    """
    activation = {}
    def get_activation(name):
        def hook(model, input, output):
            activation[name] = output.detach()
        return hook

    # 注册钩子
    layer = model.transformer.h[intervention_layer] # 选择Transformer块
    layer.register_forward_hook(get_activation('transformer.h.' + str(intervention_layer)))

    def modify_forward(model, input, output):
        #print(f"Original output shape: {output.shape}")  # Debugging
        #print(f"Steering vector shape: {steering_vector.shape}")  # Debugging

        # Ensure steering_vector is the same shape as the activation output for broadcasting
        # Assuming output shape is [batch_size, sequence_length, hidden_size]
        # and steering_vector shape is [hidden_size]

        output = output + scale * steering_vector
        return output

    # 使用一个临时钩子修改前向传播
    hook = layer.register_forward_hook(get_activation('transformer.h.' + str(intervention_layer)))
    modifier_hook = layer.register_forward_hook(modify_forward)

    # 进行前向传播
    outputs = model(input_ids)

    # 移除钩子
    hook.remove()
    modifier_hook.remove()

    return outputs

# 测试
prompt = "I am feeling a bit down today because"
input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt").to(device)

# 不进行激活引导
with torch.no_grad():
    outputs_original = model.generate(input_ids, max_length=50, num_return_sequences=1, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
generated_text_original = tokenizer.decode(outputs_original[0], skip_special_tokens=True)
print("Original Text:n", generated_text_original)

# 进行激活引导
with torch.no_grad():
    outputs_steered = activation_steering(model, input_ids, steering_vector, intervention_layer, scale=1.0)
    outputs_steered = model.generate(input_ids, max_length=50, num_return_sequences=1, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id) # 需要再次generate才能输出文本
generated_text_steered = tokenizer.decode(outputs_steered[0], skip_special_tokens=True)
print("nSteered Text:n", generated_text_steered)

代码解释：

1. 加载模型和tokenizer: 使用Hugging Face Transformers库加载GPT-2模型和tokenizer。
2. 准备数据: 定义积极和消极的文本列表，用于计算引导向量。
3. 选择干预层: 选择要干预的Transformer层。这是一个重要的超参数，需要根据实验进行调整。
4. 定义钩子函数: 定义一个钩子函数 get_activation，用于获取指定层的激活向量。
5. 计算引导向量: 使用 compute_steering_vector 函数计算引导向量。
6. 定义激活引导函数: 定义 activation_steering 函数，该函数在推理时干预指定层的激活向量。
7. 测试: 使用原始prompt和激活引导后的prompt生成文本，并比较结果。

6. 实验结果与分析

运行上述代码后，我们可以比较原始文本和激活引导后的文本。我们可能会发现，激活引导后的文本包含更多积极的词语和更乐观的情感。

例如，原始文本可能输出：

Original Text:
I am feeling a bit down today because I have a lot of work to do. I don't know if I can finish it all. I feel like I am going to fail. I am so tired of this. I just want to go home and sleep.

激活引导后的文本可能输出：

Steered Text:
I am feeling a bit down today because I know things will get better. I am grateful for the support of my friends and family. I am looking forward to a brighter future. Today will get better.

通过调整 scale 参数，我们可以控制引导的强度。较高的 scale 值会导致更强的引导效果，但也可能导致文本变得不自然或不连贯。

7. 高级技巧与优化

• 选择合适的干预层: 不同的层可能对不同的属性更敏感。需要进行实验来确定最佳的干预层。
• 使用多个引导向量: 可以同时使用多个引导向量来控制多个属性。例如，我们可以同时引导模型生成更积极和更幽默的文本。
• 动态调整引导强度: 可以根据输入文本的内容动态调整引导强度。例如，如果输入文本已经包含积极情感，我们可以降低引导强度，避免过度引导。
• 使用更高级的对比学习方法: 可以使用更高级的对比学习方法，例如InfoNCE，来学习更好的引导向量。
• 结合其他控制方法: 激活引导可以与其他控制方法结合使用，例如提示工程（prompt engineering）和解码策略（decoding strategies），以获得更好的效果。

8. 局限性与挑战

• 可解释性: 激活引导的可解释性较差。我们很难理解为什么特定的引导向量能够产生特定的效果。
• 泛化性: 引导向量的泛化性可能有限。在一个数据集上学习的引导向量可能无法在另一个数据集上有效工作。
• 计算成本: 计算引导向量需要大量的计算资源。特别是当使用大型数据集和复杂的对比学习方法时。
• 对抗攻击: 激活引导可能会受到对抗攻击。恶意攻击者可以通过精心设计的输入来干扰引导过程，从而使模型生成不希望的输出。

9. 其他相关技术

除了激活引导，还有一些其他相关技术可以用于控制LLM的生成行为：

• 提示工程 (Prompt Engineering): 通过设计合适的提示来引导模型生成期望的文本。
• 解码策略 (Decoding Strategies): 通过调整解码算法的参数来控制生成文本的属性，例如temperature和top-p sampling。
• 控制码 (Control Codes): 在输入文本中添加特殊的控制码，用于指示模型生成具有特定属性的文本。
• Plug and Play Language Models (PPLM): 使用外部属性模型来指导LLM的生成过程。
• Prefix-Tuning & P-Tuning: 通过优化前缀向量来控制LLM的生成行为。

技术	描述	优点	缺点
提示工程	通过设计提示来引导模型生成期望的文本。	简单易用，无需训练。	对提示的设计依赖性强，效果不稳定。
解码策略	通过调整解码算法的参数来控制生成文本的属性。	易于实现，可以控制生成文本的流畅性和多样性。	对参数的选择敏感，可能导致生成文本质量下降。
控制码	在输入文本中添加特殊的控制码，用于指示模型生成具有特定属性的文本。	可以明确地控制生成文本的属性。	需要预先定义控制码，泛化能力有限。
PPLM	使用外部属性模型来指导LLM的生成过程。	可以灵活地控制生成文本的属性，无需重新训练LLM。	需要训练外部属性模型，计算成本较高。
Prefix-Tuning & P-Tuning	通过优化前缀向量来控制LLM的生成行为。	训练成本低，可以有效地控制LLM的生成行为。	需要选择合适的前缀长度和优化算法。
激活引导	通过在推理时干预激活向量来控制模型的情感与风格。	无需重新训练LLM，可以动态地调整模型的行为，相对轻量级。	可解释性较差，引导向量的泛化性可能有限，计算引导向量需要大量的计算资源, 可能受到对抗攻击。

10. 未来发展方向

激活引导是一个新兴的研究领域，未来有许多值得探索的方向：

• 自动化引导向量的发现: 研究如何自动发现代表特定属性的引导向量，例如使用强化学习或进化算法。
• 可解释的激活引导: 研究如何提高激活引导的可解释性，例如通过可视化激活向量或使用注意力机制。
• 鲁棒的激活引导: 研究如何提高激活引导的鲁棒性，使其能够抵抗对抗攻击。
• 跨语言激活引导: 研究如何将激活引导应用于多语言模型，使其能够生成具有特定属性的不同语言的文本。
• 结合知识图谱的激活引导: 将知识图谱的信息融入到激活引导过程中，使其能够生成更准确、更丰富的文本。

总结：激活引导的潜力与局限

激活引导为控制大型语言模型的生成行为提供了一种轻量级、灵活的方法。通过在推理时干预激活向量，我们可以引导模型生成具有特定属性的文本，而无需重新训练模型。虽然激活引导仍然面临一些挑战，但它在情感控制、风格迁移和其他文本生成任务中具有巨大的潜力。

希望今天的讲座能帮助大家理解激活引导的基本原理和应用方法。谢谢大家。