Taxonomy, Opportunities, and Challenges of Representation Engineering for Large Language Models

要約

表現エンジニアリング（REPE）は、LLMSの挙動を制御するための新しいパラダイムです。
入力を変更したりモデルを微調整したりする従来のアプローチとは異なり、モデルの内部表現を直接操作します。
その結果、モデルの動作をより効果的で、解釈可能なデータ効率が高く、柔軟な制御を提供する可能性があります。
LLMSのRepeの最初の包括的な調査を提示し、急速に成長している文献をレビューして重要な質問に対処します。
どのような概念と問題が適用されていますか？
他の方法と比較して、REPEの長所と短所は何ですか？
これらに答えるために、表現の識別、運用化、および制御を含むパイプラインとしてRepeを説明する統一されたフレームワークを提案します。
Repe Methodは重要な可能性を提供しますが、複数の概念の管理、信頼性の確保、モデルのパフォーマンスの維持など、課題が残っていると仮定します。
Repeの改善に向けて、実験的および方法論的な改善の機会を特定し、ベストプラクティスのガイドを構築します。

要約(オリジナル)

Representation Engineering (RepE) is a novel paradigm for controlling the behavior of LLMs. Unlike traditional approaches that modify inputs or fine-tune the model, RepE directly manipulates the model’s internal representations. As a result, it may offer more effective, interpretable, data-efficient, and flexible control over models’ behavior. We present the first comprehensive survey of RepE for LLMs, reviewing the rapidly growing literature to address key questions: What RepE methods exist and how do they differ? For what concepts and problems has RepE been applied? What are the strengths and weaknesses of RepE compared to other methods? To answer these, we propose a unified framework describing RepE as a pipeline comprising representation identification, operationalization, and control. We posit that while RepE methods offer significant potential, challenges remain, including managing multiple concepts, ensuring reliability, and preserving models’ performance. Towards improving RepE, we identify opportunities for experimental and methodological improvements and construct a guide for best practices.

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