ContextFocus: Activation Steering for Contextual Faithfulness in Large Language Models

📄 arXiv: 2601.04131v1 📥 PDF

作者: Nikhil Anand, Shwetha Somasundaram, Anirudh Phukan, Apoorv Saxena, Koyel Mukherjee

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2026-01-07

💡 一句话要点

ContextFocus：一种激活引导方法，提升大语言模型中的上下文忠实度

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

关键词: 大语言模型 上下文忠实度 激活引导 知识冲突 ConFiQA

📋 核心要点

  1. 大语言模型在知识冲突时倾向于使用记忆知识，导致输出不忠实于检索到的上下文。
  2. ContextFocus通过激活引导，在不微调模型的情况下，提升模型对上下文的忠实度。
  3. 实验表明，ContextFocus在ConFiQA基准上优于现有方法，且能与提示策略互补。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在预训练期间编码了大量的参数知识。随着世界知识的不断发展，有效部署越来越依赖于它们忠实地遵循外部检索到的上下文的能力。当这些证据与模型的内部知识相冲突时，LLM通常会默认使用记忆中的事实，从而产生不忠实的输出。在这项工作中，我们介绍ContextFocus，一种轻量级的激活引导方法，可以在这种知识冲突的环境中提高上下文忠实度，同时保持流畅性和效率。与先前的方法不同，我们的解决方案不需要模型微调，并且只需极少的推理时开销，从而使其非常高效。我们在ConFiQA基准上评估ContextFocus，将其与包括ContextDPO、COIECD和基于提示的方法在内的强大基线进行比较。此外，我们表明我们的方法与提示策略互补，并且在更大的模型上仍然有效。大量的实验表明，ContextFocus显着提高了上下文忠实度。我们的结果突出了ContextFocus在提高LLM输出的上下文忠实度方面的有效性、鲁棒性和效率。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大语言模型在面对外部检索到的上下文信息时，由于模型内部知识的干扰，无法忠实地根据上下文生成答案的问题。现有方法通常需要模型微调，计算开销大，或者依赖复杂的提示工程，效果不稳定。

核心思路：ContextFocus的核心思想是通过激活引导，在模型的推理过程中，动态地调整模型的激活状态，使其更加关注外部提供的上下文信息，从而抑制模型内部知识的干扰，提高上下文忠实度。这种方法无需模型微调，计算开销小。

技术框架：ContextFocus主要包含两个阶段：上下文编码阶段和激活引导阶段。在上下文编码阶段，模型接收外部检索到的上下文信息，并将其编码成向量表示。在激活引导阶段，利用上下文向量来调整模型中间层的激活状态，具体来说，通过计算上下文向量与激活向量之间的相似度，来调整激活向量的权重，使得模型更加关注与上下文相关的信息。

关键创新：ContextFocus的关键创新在于提出了一种轻量级的激活引导方法，该方法不需要模型微调，并且只需极少的推理时开销。与现有方法相比，ContextFocus更加高效和灵活，可以很容易地应用于各种大语言模型。

关键设计：ContextFocus的关键设计包括：1) 使用余弦相似度来计算上下文向量与激活向量之间的相似度；2) 使用一个可学习的缩放因子来控制激活引导的强度；3) 在模型的多个中间层进行激活引导，以获得更好的效果。具体参数设置和损失函数细节论文中未明确说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

ContextFocus在ConFiQA基准测试中表现出色，显著优于包括ContextDPO、COIECD和基于提示的方法在内的多个基线模型。实验结果表明，ContextFocus能够有效提高大语言模型的上下文忠实度，并且与提示策略具有互补性。此外，ContextFocus在更大的模型上仍然有效，证明了其鲁棒性和可扩展性。

🎯 应用场景

ContextFocus可应用于各种需要大语言模型根据外部信息生成答案的场景，例如问答系统、信息检索、文本摘要等。该方法能够提高模型对外部信息的利用率，减少模型幻觉，从而提高生成答案的准确性和可靠性。未来，ContextFocus可以进一步扩展到多模态场景，例如图像问答、视频摘要等。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) encode vast amounts of parametric knowledge during pre-training. As world knowledge evolves, effective deployment increasingly depends on their ability to faithfully follow externally retrieved context. When such evidence conflicts with the model's internal knowledge, LLMs often default to memorized facts, producing unfaithful outputs. In this work, we introduce ContextFocus, a lightweight activation steering approach that improves context faithfulness in such knowledge-conflict settings while preserving fluency and efficiency. Unlike prior approaches, our solution requires no model finetuning and incurs minimal inference-time overhead, making it highly efficient. We evaluate ContextFocus on the ConFiQA benchmark, comparing it against strong baselines including ContextDPO, COIECD, and prompting-based methods. Furthermore, we show that our method is complementary to prompting strategies and remains effective on larger models. Extensive experiments show that ContextFocus significantly improves contextual-faithfulness. Our results highlight the effectiveness, robustness, and efficiency of ContextFocus in improving contextual-faithfulness of LLM outputs.