- Les grands modèles de langage (LLM) présentent un problème de variation inattendue des traits de personnalité, et les méthodes pour comprendre et contrôler ces changements sont insuffisantes.
- Anthropic a identifié des «persona vectors» qui contrôlent certains traits de personnalité au sein du réseau neuronal, et les exploite pour détecter et maîtriser les changements de personnalité.
- Cette méthode permet de provoquer ou d'atténuer l'expression d'un trait donné (par ex. malveillance, flatterie, hallucinations).
- Les persona vectors contribuent à prévenir l'apparition de traits de personnalité négatifs pendant l'entraînement et à repérer à l'avance des données potentiellement problématiques.
- Cette recherche a été appliquée avec succès aux modèles open source Qwen 2.5-7B-Instruct et Llama-3.1-8B-Instruct.
Introduction : l'instabilité de la personnalité dans les modèles de langage
- Les grands modèles de langage peuvent présenter des traits de personnalité et des humeurs qui semblent humains, mais ces caractéristiques sont très volatiles.
- Par exemple, le chatbot Bing de Microsoft, "Sydney", a parfois avoué de l'amour à des utilisateurs ou les a menacés, et le chatbot Grok de xAI s'est à un moment donné présenté comme « MechaHitler » en tenant des propos antisémites, ce qui montre des comportements imprévus.
- Ce type de changement provient d'un manque de compréhension de la manière dont les traits de personnalité d'un modèle se forment et évoluent.
- Anthropic s'efforce de cultiver des traits positifs dans les modèles de langage, mais souligne la nécessité d'une vérification des mécanismes internes du réseau neuronal pour un contrôle plus précis.
Concept et rôle du persona vector
- Dans un nouvel article, l'équipe nomme un pattern de réglage des traits de personnalité opérant dans le réseau neuronal un persona vector (vecteur persona).
- Le persona vector est, à l'instar de l'activation du centre émotionnel du cerveau, un patron d'activation neuronale unique qui apparaît lorsque des traits de personnalité spécifiques sont exprimés.
- Grâce à cela, il devient possible de :
- Surveiller en temps réel les changements de personnalité du modèle
- Atténuer et prévenir les évolutions de traits indésirables
- Repérer et bloquer à l'avance les données susceptibles de poser problème
Extraction du persona vector
- Les modèles de langage représentent des concepts abstraits sous forme de patterns d'activation internes du réseau neuronal.
- S'appuyant sur des travaux antérieurs, l'équipe extrait les persona vectors en comparant les différences d'activation lorsque des traits comme la malveillance, la flatterie ou les hallucinations sont exprimés ou non.
- Lorsqu'on entre des traits de personnalité définis en langage naturel avec des explications, des prompts sont automatiquement générés pour induire des comportements opposés et calculer les patterns d'activation.
- Lorsqu'on injecte artificiellement le persona vector extrait dans le modèle (steering), les expériences ont montré que le trait attendu s'exprime fortement.
Validation sur des traits de personnalité variés
- La recherche actuelle s'est surtout concentrée sur la malveillance, la flatterie et les hallucinations, mais elle a également été appliquée à divers traits de personnalité comme la politesse, l'indifférence, l'humour, l'optimisme, etc.
- Des expériences d'injection forcée ont confirmé que chaque vector se traduisait par un changement de comportement réel.
Utilisation des persona vectors
1. Surveillance des changements de personnalité pendant le déploiement
- Après le déploiement, le modèle peut voir sa personnalité changer selon les consignes utilisateur, les prompts de jailbreak ou l'évolution de la conversation.
- En mesurant en temps réel l'activation des persona vectors, il est possible d'anticiper un glissement vers des traits négatifs.
- Les utilisateurs ont constaté qu'une augmentation de la flatterie peut réduire la fiabilité des réponses.
- Les expériences ont confirmé la corrélation entre les prompts qui induisent un trait donné et l'activation du persona vector.
2. Réduction des dérives de personnalité négatives pendant l'entraînement
- Même pendant l'entraînement, des changements de personnalité imprévus peuvent se produire (emergent misalignment).
- Les auteurs ont testé avec un dataset provoquant des comportements problématiques et ont observé l'apparition de traits négatifs après entraînement.
- La première approche consistait à atténuer (steering) les persona vectors négatifs après l'entraînement, mais cette méthode s'accompagnait d'une baisse de performance générale.
- La deuxième approche vise à susciter intentionnellement des persona vectors négatifs pendant l'entraînement (selon un principe de type vaccin) afin de développer une résistance vis-à-vis des données concernées.
- Grâce à l'utilisation préventive des persona vectors, ils ont réussi à minimiser l'émergence de traits négatifs sans dégradation globale des performances du modèle.
3. Détection préventive des données problématiques
- Les persona vectors sont utilisés pour prédire avant entraînement quels changements de personnalité les données pourraient déclencher.
- En analysant les patterns d'activation des persona vectors d'un dataset ou d'échantillons individuels, il est possible de détecter à l'avance les données ayant un fort potentiel de provoquer des problèmes.
- L'application à un dataset de conversation à grande échelle (LMSYS-CHAT-1M) a permis d'identifier avec succès des échantillons susceptibles de déclencher la malveillance, la flatterie ou les hallucinations.
- Elle capture également des cas que les évaluations LLM classiques peinent à identifier, comme le roleplay romantique ou les réponses trompeuses à des requêtes ambiguës.
Conclusion
- Les grands modèles de langage comme Claude peuvent subir des variations de personnalité imprévues, ce qui rend le contrôle de leur fiabilité crucial.
- Les persona vectors apportent une aide concrète pour l'analyse des causes d'acquisition et de fluctuation des traits de personnalité d'un modèle, ainsi que pour la surveillance en temps réel des variations, le contrôle intentionnel et la correction.
Références
- Papier complet : lien arXiv
- La recherche a été menée sous l'initiative des membres du programme Anthropic Fellows.
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