Towards Multi-Value Alignment via Value Localization in LLMs
作者: Xueqi Ma, Yanbei Jiang, Xingjun Ma, James Bailey, Sarah M. Erfani
分类: cs.AI
发布日期: 2026-11-02
备注: Accepted to NeurIPS 2026
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
通过价值定位提出多值对齐方法以解决LLMs的价值冲突问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 多值对齐 机制可解释性 价值定位 注意力头 人类价值 道德决策 内容生成
📋 核心要点
- 现有的多目标对齐方法在对齐大型语言模型与多种人类价值时面临高成本和有限的机制洞察等挑战。
- 本文提出了一种基于价值定位的框架，通过识别价值敏感的注意力头来实现多值对齐，避免了昂贵的微调。
- 实验结果表明，该方法在多个价值对齐基准上实现了有效的单值和多值控制，同时保持了模型的整体性能。
📝 摘要（中文）
对齐大型语言模型（LLMs）与多种潜在冲突的人类价值观仍然具有挑战性，现有的多目标对齐方法通常需要昂贵的微调，并且对价值相关行为的内部机制提供有限的洞察。本文从机制可解释性的角度研究多值对齐，通过识别LLMs中的价值敏感注意力头（价值头）来实现。我们使用基于探测的价值定位框架，发现与多维度相关的稀疏注意力头，涵盖人类价值（如无害性、诚实性）和风格偏好（如连贯性、复杂性）。对多个LLM家族的分析揭示了价值头之间的功能专业化和结构化交互，包括某些价值之间的冲突。针对性头部消融进一步引发了显著的、特定价值的行为变化，提供了其功能重要性的因果证据。基于这些发现，我们提出了一种推理时激活引导策略，使得在不更新基础模型参数的情况下能够可控地对齐单个价值或价值组合。多个价值对齐基准的实验表明，单值和多值控制有效，同时在很大程度上保持了非目标模型的性能。我们的发现将机制可解释性与灵活的多值对齐相结合，为更具可解释性和多元化的LLM行为奠定了基础。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大型语言模型（LLMs）与多种潜在冲突的人类价值对齐问题。现有方法通常需要昂贵的微调，并且对内部机制的理解有限。
核心思路：通过识别LLMs中的价值敏感注意力头（价值头），本文提出了一种基于探测的价值定位框架，旨在从机制可解释性的角度实现多值对齐。
技术框架：整体架构包括价值头的识别、功能分析和针对性消融实验。首先，通过探测方法识别与特定价值相关的注意力头；然后分析这些头的功能特性及其相互作用；最后，通过消融实验验证其对模型行为的影响。
关键创新：最重要的技术创新在于提出了价值头的概念，并通过机制可解释性的方法揭示了其在多值对齐中的作用。这与现有方法的主要区别在于不再依赖昂贵的微调，而是通过分析注意力头的功能实现对齐。
关键设计：在技术细节上，采用了基于探测的框架来识别注意力头，并进行了针对性消融实验以验证其重要性。实验中使用的损失函数和参数设置经过精心设计，以确保对不同价值的有效控制。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，本文提出的推理时激活引导策略在多个价值对齐基准上实现了有效的单值和多值控制，且在保持非目标模型性能的同时，特定价值的行为变化显著。具体而言，针对性消融实验表明，某些价值头的消失导致了模型行为的明显变化，验证了其功能的重要性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括人机交互、内容生成和道德决策支持等。通过实现对大型语言模型的多值对齐，可以在实际应用中更好地反映人类的多元价值观，提升模型的可解释性和用户信任度。未来，这一方法可能推动更具伦理和社会责任感的AI系统的发展。
📄 摘要（原文）
Aligning large language models (LLMs) with multiple, potentially conflicting human values remains challenging, as existing multi-objective alignment methods often require costly fine-tuning and provide limited insight into the internal mechanisms underlying value-related behaviors. In this work, we investigate multi-value alignment from a mechanistic interpretability perspective by identifying value-sensitive attention heads (value heads) in LLMs. Using a probing-based value localization framework, we discover sparse sets of attention heads associated with diverse dimensions, spanning both human values (e.g., harmlessness, honesty) and stylistic preferences (e.g., coherence, complexity). Analyses across multiple LLM families reveal functional specialization and structured interactions among value heads, including conflicts between certain values. Targeted head ablations further induce substantial, value-specific behavioral changes, providing causal evidence of their functional importance. Building on these findings, we propose an inference-time activation steering strategy that enables controllable alignment with individual values or combinations of values without updating the underlying model parameters, supported by theoretical analysis. Experiments across multiple value alignment benchmarks demonstrate effective single- and multi-value control while largely preserving non-target model performance. Our findings connect mechanistic interpretability with flexible multi-value alignment, offering a foundation for more interpretable and pluralistic LLM behavior. The code is available at https://github.com/sihuo-design/ValueHeads.