kimchi2003/gpt2-activation-denoiser

Activation Denoiser for GPT-2 Steering

Одношаговый денойзер активаций, снижающий деградацию текста при стиринге языковой модели. Удешевлённая альтернатива GLP (arXiv:2602.06964): математически это GLP с num_steps=1, без инъекции шума на инференсе.

Результат

Снижение перплексии застириненных генераций на 22.7% (d log PPL = −0.257, 95% CI [−0.341, −0.173]) при сохранении силы концепта (Δconcept = −0.009). Проверено на 100 отложенных промптах.

Три контроля — возврат нормы, проекция на главные компоненты, линейный денойзер — ухудшают результат (+0.112, +0.080, +0.344).

Применение

Точка вмешательства: резидуальный поток gpt-2 small после слоя 6 (blocks.6.hook_resid_post), d = 768.

ck = torch.load("denoiser.pt")
net = Denoiser(768, ck["state_dict"]["mu"], ck["state_dict"]["sigma"],
               n_blocks=4, width_mult=2, cond_on_t=True)
net.load_state_dict(ck["state_dict"])

# h_steered = h + alpha * v
delta = net.denoise_raw(h_steered, t=0.6) - h_steered
par = (delta @ v).unsqueeze(-1) * v          # компонента вдоль направления
h_final = h_steered + (delta - par)          # применяем только перпендикулярную

Стандартизация (μ, σ) зашита в модуль и сохранена в чекпойнте — применять без неё нельзя. Рекомендуемое t=0.6 подобрано по критерию ущерба чистым активациям; оптимум зависит от силы стиринга.

Обучение

Архитектура	4 SwiGLU-блока с остаточными связями, ширина 1536, 59.0M параметров
Схема зашумления	S3: t*h + (1-t)*eps, t ~ U[0.3, 1.0]
Обусловленность	на уровне шума, через модуляцию ворот SwiGLU
Данные	5,000,000 активаций FineWeb, BOS исключён
Цель	`

Delta LM Loss (ущерб модели без стиринга): 0.0017 по MSE; в единицах кросс-энтропии −0.004 при t=0.9, +0.030 при t=0.7.

Ограничения

Одна модель, один слой, один концепт (тональность через DiffMean). Перенос на другие архитектуры не проверялся. Обучающих данных на два порядка меньше, чем у GLP. Concept score лексический.

Полный отчёт: см. репозиторий на GitHub.