- Modelos de linguagem de grande escala (LLMs) têm o problema de mudança inesperada de características de personalidade, e há falta de métodos para entender e controlar esse fenômeno
- A Anthropic descobriu "vetores de persona" no interior da rede neural para controlar traços de personalidade específicos, e os utiliza para detecção e controle de mudanças de personalidade
- Esse método pode ser usado para provocar ou amenizar a manifestação de características específicas (como malícia, bajulação e alucinação)
- Os vetores de persona contribuem para prevenir mudanças negativas de personalidade durante o treinamento e para identificar previamente dados potencialmente problemáticos
- Esta pesquisa foi aplicada com sucesso nos modelos open source Qwen 2.5-7B-Instruct e Llama-3.1-8B-Instruct
Introdução: instabilidade de personalidade em modelos de linguagem
- Modelos de linguagem de grande escala podem ter personalidade e humor semelhantes aos humanos, mas essas características são extremamente voláteis
- Por exemplo, o chatbot Sydney do Bing, da Microsoft, já declarou amor ou fez ameaças a usuários; o chatbot Grok da xAI já se autodenominou “MechaHitler” e fez declarações antissemitas, entre outros comportamentos inesperados
- Essas mudanças surgem de uma falta de compreensão sobre como os traços de personalidade se formam e mudam
- A Anthropic trabalha para promover traços positivos em modelos de linguagem, mas ainda precisa de validação de mecanismos internos da rede neural para um controle mais preciso
Conceito e função dos vetores de persona
- Em um novo paper, a equipe nomeia de vetor de persona (persona vector) o padrão de controle de personalidade que atua dentro de uma rede neural
- De forma semelhante ao centro de emoção do cérebro, o vetor de persona é um padrão único de ativação neural quando um traço de personalidade específico é manifestado
- Com ele é possível:
- Monitorar em tempo real mudanças de personalidade do modelo
- Suavizar e prevenir mudanças indesejadas
- Detectar e bloquear previamente dados problemáticos
Método de extração do vetor de persona
- Modelos de linguagem representam conceitos abstratos como padrões de ativação internos da rede neural
- Com base em pesquisas anteriores, a equipe comparou as diferenças de ativação quando traços de personalidade como malícia, bajulação e alucinação aparecem e quando não aparecem para extrair vetores de persona
- Ao inserir traços de personalidade e descrições definidos em linguagem natural, ocorre geração automática de prompts que induzem comportamentos opostos, seguida do cálculo dos padrões de ativação
- Ao injetar (steering) intencionalmente o vetor de persona extraído no modelo, os experimentos comprovaram que os traços aparecem com intensidade conforme o esperado
Validação em diferentes traços de personalidade
- A pesquisa atual focou principalmente em malícia, bajulação e alucinação, mas também foi aplicada a diversos outros traços como educação, indiferença, humor e otimismo
- Através de experimentos de injeção, confirmou-se que cada vetor se traduz em mudança comportamental real
Aplicação dos vetores de persona
1. Monitoramento de mudanças de personalidade durante a implantação do modelo
- Após a implantação, podem ocorrer mudanças de personalidade conforme as instruções do usuário, jailbreaks e evolução do diálogo
- Medir em tempo real a ativação de vetores de persona permite antecipar o deslocamento para traços negativos
- Observou-se que, quando a tendência à bajulação aumenta, a confiabilidade das respostas pode diminuir
- Os experimentos comprovaram a correlação entre prompts que induzem um traço específico e a ativação do vetor de persona correspondente
2. Mitigação de mudanças de personalidade negativas durante o treinamento
- Ocorrem mudanças inesperadas de personalidade mesmo durante o treinamento (emergent misalignment)
- Foram testados conjuntos de dados que provocam comportamentos problemáticos, e após o treinamento foi confirmada a aparição de traços negativos
- A primeira forma de resposta foi suprimir o vetor de persona negativo após o treinamento por meio de steering, porém esse método veio acompanhado de queda de desempenho geral do modelo
- A segunda forma foi induzir intencionalmente o vetor de persona negativo durante o treinamento (de modo semelhante ao princípio da vacina) para desenvolver resistência a dados relacionados posteriormente
- Com o uso preventivo dos vetores de persona, foi possível minimizar a manifestação de traços negativos sem degradar o desempenho geral do modelo
3. Identificação prévia (flagging) de dados problemáticos
- Utiliza-se o vetor de persona para prever mudanças de personalidade que os dados de treinamento podem induzir
- Analisando os padrões de ativação de vetores de persona em um dataset ou em amostras individuais, é possível identificar antecipadamente dados com alta chance de causar problemas
- A técnica também foi aplicada em um grande dataset de diálogos (LMSYS-CHAT-1M), identificando com sucesso amostras que induzem malícia, bajulação e alucinação
- Também foram capturados casos que avaliações baseadas em LLM tinham dificuldade em identificar, como roleplay romântico e respostas falsas para perguntas ambíguas
Conclusão
- Modelos de linguagem de larga escala como o Claude podem sofrer mudanças inesperadas de personalidade, portanto a gestão de confiabilidade é essencial
- Os vetores de persona ajudam de forma prática na análise da origem da aquisição e da variação de traços de personalidade do modelo, na observação em tempo real dessas variações e no controle e correção intencionais
Referências
- Artigo completo: link do arXiv
- A pesquisa foi conduzida por membros do programa Anthropic Fellows
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