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LinEAS: End-to-end Learning of Activation Steering with a Distributional Loss
生成模型在日常生活中的使用越来越多，需要有效的机制来控制其生成，例如生成安全的内容或为用户提供探索风格变化的工具。理想情况下，这种机制应该需要少量的未配对数据（即没有明确的偏好），并且在训练和推理时都应该便宜，同时保持输出质量。最近的研究表明，这种机制可以通过专门干预模型激活来获得，目的是纠正使用提示时看到的激活之间的分布差异......
