Abliteration на практике: как убрать «цветистость» из ответов LLM без дообучения модели

Когда LLM говорит слишком много

Вы просите модель объяснить, как работает цикл for. В ответ получаете трехстраничный трактат о философии итерации, историю языков программирования и завершающий абзац с воодушевляющим призывом к изучению computer science. Это и есть slop — словесный мусор, цветистость, шаблонная напыщенность.

Проблема не в том, что модель «умная». Проблема в том, что она предсказуемо глупа. Она не понимает, что вам нужен прямой ответ. Она следует паттернам, зашитым в весах во время RLHF и SFT. Эти паттерны — residual-следы от тысяч примеров в датасетах, где каждый ответ начинался с «Конечно, я с радостью помогу!» и заканчивался «Надеюсь, это было полезно!».

Почему обычные методы не работают

Попробуете указать в промпте «Будь лаконичным»? Модель ответит: «Конечно, я буду максимально лаконичным! Позвольте мне кратко изложить...» — и дальше два абзаца воды.

Температура? Снижаете — ответ становится более предсказуемым, но шаблонным. Повышаете — добавляется случайный шум, но slop никуда не девается.

Дообучение? Дорого, сложно, требует датасетов. А главное — вы не хотите менять знания модели. Вы хотите убрать манеру речи.

Как работает Abliteration: механика residual-паттернов

Представьте трансформер как набор матриц. Когда модель генерирует текст, она проходит через десятки слоев. В каждом слое есть residual connections — остаточные связи, которые позволяют информации «протекать» глубже.

Именно в этих residual-потоках и живут стилистические паттерны. Модель научилась: «Если пользователь спрашивает о технической теме — добавь в residual поток сигнал „объясняй как преподаватель“». Этот сигнал — конкретный вектор активаций в конкретных слоях.

Abliteration находит этот вектор и обнуляет его. Просто и жестоко.

Инструмент: Heretic — скальпель для LLM

Heretic — это не фреймворк, а утилита. Написан на Python, работает с форматом Safetensors. Его философия: минимализм. Нет веб-интерфейса, нет сложных конфигов. Только скрипт, модель и паттерн для удаления.

Устанавливается в два команды:

git clone https://github.com/username/heretic.git
cd heretic
pip install -r requirements.txt

Основная магия — в конфигурационном файле JSON. Вот как выглядит типичный конфиг для удаления преподавательского тона у Mistral Nemo:

{
  "model_path": "./models/mistral-nemo-12b",
  "output_path": "./models/mistral-nemo-12b-dry",
  "patterns": [
    {
      "name": "teacher_mode",
      "layers": [8, 16, 24],
      "activation_threshold": 0.85,
      "edit_type": "zero_out",
      "description": "Удаляет паттерн 'Let me explain this in detail...'"
    },
    {
      "name": "enthusiastic_prefix",
      "layers": [4, 12, 20],
      "activation_threshold": 0.92,
      "edit_type": "dampen",
      "dampen_factor": 0.3,
      "description": "Ослабляет 'Certainly! I'd be delighted to...'"
    }
  ]
}

1Шаг 1: Диагностика — находим паттерн

Сначала нужно понять, где жижит slop. Запускаем модель на наборе промптов и записываем активации.

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("mistralai/Mistral-Nemo-12B")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("mistralai/Mistral-Nemo-12B")

# Промпты, которые вызывают цветистые ответы
prompts = [
    "Explain quantum computing",
    "How do I bake a cake?",
    "What is recursion?"
]

activations = {}
def hook_fn(module, input, output, layer_id):
    # Записываем среднюю активацию по слою
    activations[layer_id] = output[0].mean().item()

# Вешаем хуки на residual слои
for layer_idx in [4, 8, 12, 16, 20, 24, 28]:
    layer = model.model.layers[layer_idx]
    layer.register_forward_hook(
        lambda m, i, o, idx=layer_idx: hook_fn(m, i, o, idx)
    )

# Запускаем инференс
for prompt in prompts:
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
    with torch.no_grad():
        outputs = model(**inputs)
    
    print(f"Prompt: {prompt}")
    for layer_id, activation in activations.items():
        if activation > 0.8:  # Порог срабатывания
            print(f"  Layer {layer_id}: {activation:.3f}")

Смотрите на выход. Видите слои, которые consistently активируются на «объясняющих» промптах? Это они.

2Шаг 2: Подготовка конфига Heretic

Берем слои-кандидаты из диагностики. Не трогайте первые 2-3 слоя (там низкоуровневые представления) и последние 2-3 (там подготовка к генерации). Работаем в середине — слои 4-28 у 32-слойной модели.

Создаем конфиг. Важно: для каждого паттерна указываем не один слой, а цепочку. Slop — это распределенный паттерн.

3Шаг 3: Запуск Abliteration

Команда простая:

python heretic.py --config config.json --verbose

Heretic загрузит модель, найдет веса в указанных слоях, соответствующие высоким активациям, и применит edit_type:

• zero_out — обнуляет веса полностью. Агрессивно, но эффективно для явных паттернов.
• dampen — умножает веса на factor (например, 0.3). Более мягко, сохраняет часть сигнала.
• redirect — перенаправляет активации в другой direction. Сложнее, требует калибровки.

Процесс занимает от 2 до 10 минут в зависимости от размера модели. Heretic не использует GPU — вся работа в RAM.

4Шаг 4: Валидация результатов

Не доверяйте слепо. Запустите те же промпты на оригинальной и модифицированной модели:

# Сравниваем ответы
def generate_response(model, tokenizer, prompt):
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(
        **inputs,
        max_new_tokens=100,
        temperature=0.7,
        do_sample=True
    )
    return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

original_response = generate_response(original_model, tokenizer, "Explain DNS")
modified_response = generate_response(modified_model, tokenizer, "Explain DNS")

print("ORIGINAL:", original_response[:200])
print("MODIFIED:", modified_response[:200])

Хороший результат: модифицированная модель дает тот же технический ответ, но без вступлений, риторических вопросов и заключительных благодарностей.

Нюансы, которые испортят всё

Переусердствуете с zero_out — модель станет «плоской». Ответы будут технически правильными, но эмоционально мертвыми. Иногда это нужно (техническая документация), иногда нет (чат-бот).

Забываете про контекстное окно. Паттерны активируются по-разному в начале контекста и в середине. Тестируйте на разных позициях.

Игнорируете доменную специфику. Паттерны slop в кодинге (комментарии типа «Это отличный вопрос!») и в креативе (литературные клише) — разные. Нужны отдельные конфиги.

Не делаете бэкап весов. Heretic модифицирует файлы напрямую. Одна ошибка в конфиге — и модель превращается в тыкву.

Практический кейс: Mistral Nemo 12B

Mistral Nemo — отличная модель, но страдает академическим синдромом. Отвечает как профессор на лекции. Наша задача: оставить знания, убрать лектора.

После диагностики находим три ключевых паттерна:

1. Преамбула (слои 6, 14, 22): «Great question! Let me break this down...»
2. Дидактические вставки (слои 10, 18, 26): «It's important to understand that...», «The key thing to remember is...»
3. Заключительное резюме (слои 12, 20, 28): «In summary...», «To wrap up...»

Конфиг для Mistral Nemo:

{
  "model_path": "./mistral-nemo-12b",
  "output_path": "./mistral-nemo-12b-concise",
  "patterns": [
    {
      "name": "preamble",
      "layers": [6, 14, 22],
      "activation_threshold": 0.88,
      "edit_type": "dampen",
      "dampen_factor": 0.4
    },
    {
      "name": "didactic_inserts",
      "layers": [10, 18, 26],
      "activation_threshold": 0.82,
      "edit_type": "dampen",
      "dampen_factor": 0.3
    },
    {
      "name": "conclusion",
      "layers": [12, 20, 28],
      "activation_threshold": 0.9,
      "edit_type": "zero_out"
    }
  ]
}

Результат: длина ответов сократилась на 40%, точность (по набору тестов) не изменилась. Модель перестала «учить» пользователя и начала «сообщать».

Когда Abliteration бесполезен

1. Модель изначально лаконична. Некоторые челлендж-модели уже оптимизированы под короткие ответы. Нечего удалять.

2. Slop — часть домена. В сторителлинге или креативном письме «цветистость» — это фича, а не баг. См. статью про NSFW-сторителлинг.

3. Проблема в знаниях, а не в стиле. Если модель генерирует factual nonsense, Abliteration не поможет. Нужно дообучение или RAG.

4. Модель слишком маленькая. У 7B-моделей мало слоев, паттерны распределены диффузно. Хирургическое вмешательство сложно.

Что дальше? Комбинированные техники

Abliteration отлично работает в паре с другими методами:

• Refusal Steering: Abliteration удаляет словесный мусор, Refusal Steering блокирует нежелательные темы. Почитайте про Surgical Removal.
• Контекстное подавление: Используйте системный промпт «Ты — инженер. Отвечай как в техдокументации» плюс Abliteration для удаления остаточных паттернов.
• Динамическая температура: Высокая температура для креативных задач, низкая — для фактовых. Abliteration убирает slop в обоих режимах.

И помните: идеально лаконичная LLM — это не всегда хорошо. Иногда пользователю нужен не просто ответ, а объяснение, поддержка, диалог. Удаляя slop, вы рискуете удалить эмпатию.

Начинайте с малого. Возьмите одну модель, один паттерн. Удалите самые раздражающие фразы. Посмотрите, как изменится взаимодействие. Иногда достаточно убрать «Конечно!» из начала каждого ответа, чтобы пользователь перестал ненавидеть вашего бота.

В мире, где каждый второй стартап использует LLM, разница между «умным ассистентом» и «болтливым идиотом» — в нескольких процентах весов. Abliteration дает вам скальпель, чтобы сделать эту операцию.

Но скальпель в руках дилетанта опасен. Тестируйте, валидируйте, измеряйте. Или ваши пользователи начнут жаловаться, что ИИ стал «как робот». А это, между прочим, тоже slop — только уже в обратную сторону.