We Think, Therefore We Align LLMs to Helpful, Harmless and Honest Before They Go Wrong

📄 arXiv: 2509.22510v1 📥 PDF

作者: Gautam Siddharth Kashyap, Mark Dras, Usman Naseem

分类: cs.CL

发布日期: 2025-09-26

💡 一句话要点

提出自适应多分支引导以解决大型语言模型对齐问题

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

关键词: 大型语言模型 对齐技术 多目标优化 自适应引导 安全性 人工智能

📋 核心要点

  1. 现有方法在优化单一对齐目标时，可能会导致其他目标的表示被覆盖，造成灾难性遗忘。
  2. 本文提出自适应多分支引导（AMBS），通过共享表示和策略参考机制，实现多目标对齐的一致性和高效性。
  3. 在多个7B LLM基础模型上，AMBS显著提升了HHH对齐效果，尤其在DeepSeek-7B上，平均对齐分数提高32.4%。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）的对齐，尤其是在有用性、无害性和诚实性（HHH）方面，对于安全可靠的部署至关重要。现有方法通过向隐藏状态注入控制信号来引导LLM输出，但通常会导致灾难性遗忘。本文提出自适应多分支引导（AMBS），通过两阶段的1对N框架实现统一高效的多目标对齐。实验结果表明，AMBS在多个7B LLM基础模型上显著提升了HHH对齐效果，尤其在DeepSeek-7B上，平均对齐分数提高了32.4%，不安全输出减少了11.0%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在对齐多个目标时的灾难性遗忘和推理碎片化问题。现有方法在优化单一目标时，可能会导致其他目标的表示被覆盖，影响模型的整体性能。

核心思路：提出自适应多分支引导（AMBS），通过两阶段的1对N框架，首先计算共享表示，然后在此基础上进行目标特定的引导，从而实现跨目标的一致性。

技术框架：AMBS的整体架构分为两个阶段：第一阶段计算Transformer层的后注意力隐藏状态以形成共享表示；第二阶段将该表示克隆到多个并行分支，并通过策略参考机制进行引导。

关键创新：AMBS的核心创新在于通过共享表示和策略参考机制，避免了传统方法中各目标独立优化导致的推理不一致问题，实现了多目标对齐的统一性。

关键设计：在设计中，AMBS采用了共享表示的计算方式，确保了各目标之间的表示一致性，同时在引导过程中使用了策略参考机制，以实现目标特定的控制。

📊 实验亮点

实验结果显示，AMBS在DeepSeek-7B模型上平均对齐分数提高了32.4%，不安全输出减少了11.0%。与传统的1对N基线相比，AMBS在HHH对齐方面表现出显著的优势，同时与最先进的方法保持竞争力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括对话系统、内容生成和自动问答等，能够提高大型语言模型在实际应用中的安全性和可靠性。通过优化模型的对齐策略，未来可能在更广泛的人工智能应用中发挥重要作用，促进人机交互的安全性和有效性。

📄 摘要（原文）

Alignment of Large Language Models (LLMs) along multiple objectives-helpfulness, harmlessness, and honesty (HHH)-is critical for safe and reliable deployment. Prior work has used steering vector-small control signals injected into hidden states-to guide LLM outputs, typically via one-to-one (1-to-1) Transformer decoders. In this setting, optimizing a single alignment objective can inadvertently overwrite representations learned for other objectives, leading to catastrophic forgetting. More recent approaches extend steering vectors via one-to-many (1-to-N) Transformer decoders. While this alleviates catastrophic forgetting, naive multi-branch designs optimize each objective independently, which can cause inference fragmentation-outputs across HHH objectives may become inconsistent. We propose Adaptive Multi-Branch Steering (AMBS), a two-stage 1-to-N framework for unified and efficient multi-objective alignment. In Stage I, post-attention hidden states of the Transformer layer are computed once to form a shared representation. In Stage II, this representation is cloned into parallel branches and steered via a policy-reference mechanism, enabling objective-specific control while maintaining cross-objective consistency. Empirical evaluations on Alpaca, BeaverTails, and TruthfulQA show that AMBS consistently improves HHH alignment across multiple 7B LLM backbones. For example, on DeepSeek-7B, AMBS improves average alignment scores by +32.4% and reduces unsafe outputs by 11.0% compared to a naive 1-to-N baseline, while remaining competitive with state-of-the-art methods.