在大型语言模型（LLM）快速发展之际，如何在不进行昂贵微调的情况下精确控制模型输出已成为关键挑战。表示工程（Representation Engineering）通过对比方法实现激活转向（Activation Steering），直接修改模型内部激活值，从而工程化隐藏表示以引导行为。这种方法特别适用于提升输出真实性（如减少幻觉）或强化角色遵守（如始终扮演可靠助手），无需更改模型权重，仅在推理时干预。相较于提示工程，它更具可解释性和鲁棒性，能处理复杂场景下的细粒度控制。
表示工程的核心在于提取“转向向量”（Steering Vector），通过对比正负样本的激活差异来捕捉特定行为的内部表示。正样本代表期望行为（如真实回答），负样本则为反例（如捏造信息）。计算转向向量时，选择模型的残差流（Residual Stream）作为干预点，通常在Transformer层的中间位置（如第10-15层，对于30层模型）。具体步骤如下：首先，构建对比数据集，包含10-50对提示-完成对。例如，对于真实性控制，正样本提示为“解释量子力学的基本原理”，完成以事实为基础；负样本完成则引入虚构元素。输入这些到模型，提取指定层在最后一个token位置的激活向量a_pos和a_neg。转向向量v = mean(a_pos - a_neg)，其中mean为跨样本平均，以抵消噪声。
应用转向向量时，在推理过程中，将其缩放版本添加到残差流：h' = h + α * v，其中h为原始激活，α为缩放因子（典型值为1.0-3.0，正值增强行为，负值抑制）。对于真实性，转向向量可引导模型优先事实输出；在角色遵守中，可提取“助手模式”向量，确保回复始终礼貌、专业。实验显示，这种方法在Llama 2等模型上有效：添加真实性向量后，TruthfulQA基准得分提升15%以上，而不影响MMLU通用性能。证据来自对比激活添加（CAA）研究，该方法证明转向向量在中间层最有效，且跨模型可迁移。
落地实现需注意参数调优。数据集构建：使用GPT-4生成对比对，确保多样性覆盖边缘案例；最小规模20对即可初步测试，避免过拟合。层选择：通过逐层评估激活聚类（使用PCA可视化），选行为信号最强的层，通常为模型深度的1/3处。缩放因子α：从0.5起步，逐步增至2.0，监控输出连贯性；过高α（>5）可能导致崩溃或无关偏移。干预位置：应用于所有后续token，或仅提示后token，以平衡控制与自然性。监控要点包括：1）行为指标，如真实性用HHEM（Hallucination Hallucination Evaluation Metric）评估，角色遵守用角色一致性分数（e.g., BLEU对标准回复）；2）副作用检查，测试MMLU/GSM8K等基准，确保性能降幅<5%；3）鲁棒性验证，对抗提示下转向向量稳定性。
实际案例：在提升真实性时，收集迷信谚语数据集，正样本为科学解释，负为神话叙述。提取v_truth后，应用到查询“捡到一分钱会带来好运吗？”，模型输出转向科学事实而非迷信。对于角色遵守，构建“专业顾问” vs. “随意聊天”对，转向向量确保回复结构化、避免闲聊。参数清单：- 数据：20-100对，平衡分布；- 层：模型特定，e.g., Llama-7B第12层；- α：1.5初始，网格搜索优化；- 评估：预/后比较，阈值>10%提升无降级；- 回滚：若副作用大，降α或多向量组合（e.g., v_truth + v_role）。
风险与限制不可忽视。表示纠缠（Entanglement）可能导致转向一行为影响他人，如抑制幻觉同时降低创造性；证据显示，拒绝向量可泛化至无害查询。计算开销低（单GPU分钟级），但大规模部署需优化向量存储。误用风险高，转向向量可用于越狱攻击，故建议沙箱测试。缓解策略：使用RepIt等高级方法校正噪声，提升向量纯度；结合稀疏自编码器（SAE）隔离单义特征，提高可解释性。未来，可扩展至多模态LLM，实现动态角色切换。
总之，对比激活转向提供高效、可解释的表示工程路径，适用于生产环境控制LLM输出。通过上述参数与清单，开发者可快速部署，提升真实性和角色遵守，同时最小化风险。这种方法桥接了黑箱模型与可控AI，推动更安全的LLM应用。（字数：1028）