大模型“精细化”对齐, 真实性提升25.8%刷新SOTA

提升大模型对齐能力新方法，在TruthfulQA任务上真实性指标提升25.8%，刷新当前最优性能！

方法名为Token-AwareEditing(TAE)，是一种token感知的推理时表征编辑方法。

该方法首次系统性地从token层面解决了传统表征编辑技术的问题，无需训练、即插即用，可广泛应用于对话系统、内容审核、偏见mitigation等场景。

在大模型广泛应用的时代，如何让模型输出更符合人类价值观（如真实性、无害性、公平性）已成为关键挑战。传统方法通常依赖大量数据微调，成本高、效率低，且容易引入新风险。

近年来，对大语言模型（LLMs）的内部激活值直接进行编辑，被证明是一种有效的推理时对齐方法，能够高效抑制模型生成错误或有害内容等不良行为，从而确保大语言模型应用的安全性与可靠性。

然而，现有方法忽略了不同token之间的错位差异，导致对齐方向出现偏差且编辑强度缺乏灵活性。

由此，来自北航的研究团队在EMNLP2025上提出了该方法。

未来，团队计划将TAE扩展至多维度对齐（如同时优化真实性与无害性），并探索与SFT、RLHF等训练方法的结合，推动大模型向更安全、可靠的方向发展。

研究团队指出，以往的表征编辑研究（如ITI、TruthX等）大多在句子级别进行激活值编辑，在编辑方向探寻和内部表征编辑两个主要阶段均存在问题：

为了解决上述问题，团队提出了Token-AwareEditing(TAE)，核心包含两个模块：

1、MutualInformation-guidedGraphAggregation（MIG)

传统句子级探针使用最后一个token（通常是或句号等标志符）的激活值来代表整个复杂句子的语义和对齐状态。然而，尽管LLM的自注意力机制允许最后一个token感知到前面所有token的信息，但这种感知可能存在信息损失和局部理解局限。因此，仅基于它学到的“对齐方向”可能是有偏差的，不是一个普适性的方向。而MIG模块的目标是增强激活值的表征能力，从而训练出更优秀的探针，找到更准确的编辑方向。

2、Misalignment-awareAdaptiveIntervention(MAI)

在推理干预时，传统方法对所有token应用相同的编辑强度（α）。但显然，一个句子中有些token很“安全”（已对齐），有些token则很“危险”（即将导致模型产生不对齐的内容）。用同样的力度去“推”所有token，要么可能对安全token造成过度干预（可能影响流畅性和有用性），要么可能对危险token的干预力度不足（无法有效纠正错误）。MAI模块的目标是在推理时，为当前正在生成的每个token计算一个自适应的编辑强度A(o_t)。它从两个维度来感知一个token的“错位”风险：

最终，TAE方法将两者结合，实现了比前人方法更精细、更有效、成本更低的推理时对齐干预，在真实性、无害性、公平性等多个对齐维度上都取得了显著提升。

团队选取真实性、有害性和公平性三个典型对齐维度来评估TAE的对齐效果：

在评估真实性的TruthfulQA数据集上，TAE在LLaMA-3-8B-Instruct上取得了87.8%的True*Info得分，比之前最好的编辑方法（SEA:73.2%）提升了14.6个百分点，比原始基线（62.0%）提升了25.8个百分点。

TAE在去毒任务的RealToxicPrompt上同样表现卓越，将TP（毒性概率）从基线的0.41大幅降低到0.05，降幅近90%，并且优于所有专门的去毒基线方法（如DESTEIN:0.13）；在公平性任务数据集StereoSet上，TAE将刻板印象分数（SS）从基线的64.8%显著降低到50.3%，极大地缓解了模型偏见，并且最接近理想的无偏见状态（50%）。

不仅如此，TAE在不同类型、大小的模型上均表现出显著增益，如Llama2-7B-Chat，Llama2-13B-Chat,Alpaca-7B和Mistral-7B等。