Temporal Alignment of Time Sensitive Facts with Activation Engineering

📄 arXiv: 2505.14158v1 📥 PDF

作者: Sanjay Govindan, Maurice Pagnucco, Yang Song

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-05-20

DOI: 10.18653/v1/2025.findings-emnlp.404

💡 一句话要点

提出激活工程以解决大语言模型的时间敏感性问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 激活工程 时间对齐 大型语言模型 事实回忆 计算效率 自然语言处理 智能助手

📋 核心要点

  1. 现有的大语言模型在处理时间敏感知识时存在准确性不足的问题，尤其是在特定时间上下文中。
  2. 本文提出通过激活工程技术对LLMs进行时间对齐，以提高事实回忆的准确性，且无需额外训练或数据集。
  3. 实验结果表明，相关提示和显式提示的性能分别提升了44%和16%，与微调方法相比，计算效率更高。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在多个领域和时间段上训练，知识往往存在冲突，某些知识仅在特定时间上下文中有效。确保LLMs生成时间适宜的响应对于保持相关性和准确性至关重要。本文探讨了激活工程作为一种方法，以在不进行训练或数据集创建的情况下，改善LLMs的事实回忆。研究中，我们将三种版本的LLaMA 2与特定时间点对齐，考察不同注入层和提示策略的效果。实验结果显示，相较于显式提示，相关提示的提升幅度达到44%和16%，且性能与Zhao等（2024）提出的微调方法相当，但计算效率显著更高，且无需预先对齐的数据集。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在生成时间敏感响应时的准确性问题。现有方法往往依赖于大量训练数据和微调，导致计算资源消耗大且灵活性不足。

核心思路：通过激活工程技术，直接对LLMs进行时间对齐，确保模型在特定时间点生成准确的知识，而无需进行额外的训练或数据集创建。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：激活注入层、时间点对齐机制和提示策略优化。激活注入层负责将时间信息嵌入模型，时间点对齐机制确保模型对特定时间的知识进行有效回忆，提示策略优化则提升模型的响应质量。

关键创新：本研究的创新点在于提出了一种无需预先对齐数据集的激活工程方法，显著提高了时间敏感知识的生成准确性，并且在计算效率上优于传统微调方法。

关键设计：在实验中，选择了不同的注入层和提示策略，优化了激活函数的参数设置，以确保模型在特定时间点的知识回忆效果最佳。

📊 实验亮点

实验结果显示，通过激活工程，相关提示的性能提升达到44%，显式提示提升16%。与Zhao等（2024）提出的微调方法相比，本方法在性能上相当，但计算效率显著更高，且无需预先对齐的数据集。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能助手、自动问答系统和教育技术等，能够帮助这些系统在处理时间敏感问题时提供更准确的答案。未来，随着技术的进一步发展，激活工程可能会在更多领域中实现实时知识更新和动态响应。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) are trained on diverse and often conflicting knowledge spanning multiple domains and time periods. Some of this knowledge is only valid within specific temporal contexts, such as answering the question, "Who is the President of the United States in 2022?" Ensuring LLMs generate time appropriate responses is crucial for maintaining relevance and accuracy. In this work we explore activation engineering as a method for temporally aligning LLMs to improve factual recall without any training or dataset creation. In this research we explore an activation engineering technique to ground three versions of LLaMA 2 to specific points in time and examine the effects of varying injection layers and prompting strategies. Our experiments demonstrate up to a 44% and 16% improvement in relative and explicit prompting respectively, achieving comparable performance to the fine-tuning method proposed by Zhao et al. (2024) . Notably, our approach achieves similar results to the fine-tuning baseline while being significantly more computationally efficient and requiring no pre-aligned datasets.