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Creative Collision: Directorial Persona Steering and Competition in Large Language Models

यह शोध पत्र "क्रिएटिव कोलिजन" (Creative Collision) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन एक्टिवेशन स्टीयरिंग फ्रेमवर्क है जो विरोधी निर्देशकीय व्यक्तित्व वेक्टर्स (स्पिलबर्ग बनाम स्कॉर्सेसे) को सुपरइम्पोज़ करता है ताकि यह प्रकट किया जा सके कि एक व्यक्तित्व अक्सर दूसरे पर हावी हो जाता है, मध्यवर्ती मिश्रण विरोधाभासी रूप से सुसंगतता को बढ़ाता है, और दोनों नैतिक स्वर एक ही गहरे ट्रांसफॉर्मर लेयर में स्थानीयकृत होते हैं, जो नियंत्रणीय रचनात्मक सृजन के लिए प्रतिस्पर्धी अर्थपूर्ण दिशाओं की ज्यामिति के बारे में नई अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।

मूल लेखक: Subramanyam Sahoo, Justin Shenk

प्रकाशित 2026-06-16

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CC BY 4.0

मूल लेखक: Subramanyam Sahoo, Justin Shenk

मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। ✨ नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें

कल्पना कीजिए कि आपके पास एक बहुत ही बुद्धिमान, रचनात्मक रोबोट है जो कहानियाँ लिखता है। आमतौर पर, यदि आप चाहते हैं कि रोबोट किसी विशिष्ट व्यक्ति की तरह लिखे, तो आप बस उसे कह सकते हैं, "स्टीवन स्पीलबर्ग की तरह लिखो" या "मार्टिन स्कॉर्सेसी की तरह लिखो।"

लेकिन यह शोध पत्र एक अलग, अधिक जटिल प्रश्न पूछता है: क्या होगा यदि हम रोबोट को एक ही समय में दोनों निर्देशकों की तरह लिखने के लिए कहें?

शोधकर्ता इसे "क्रिएटिव कोलिजन" (रचनात्मक टकराव) कहते हैं। वे देखना चाहते थे कि क्या होता है जब दो बहुत अलग "व्यक्तित्व" रोबोट के मस्तिष्क के भीतर एक-दूसरे से टकराते हैं।

दो निर्देशक (विपरीत बल)

इसका परीक्षण करने के लिए, उन्होंने दो प्रसिद्ध फिल्म निर्देशकों को चुना जो नैतिक स्पेक्ट्रम के विपरीत छोरों का प्रतिनिधित्व करते हैं:

स्टीवन स्पीलबर्ग: ई.टी. (E.T.) या शंडलर लिस्ट (Schindler's List) के बारे में सोचें। उनकी कहानियाँ आशा, बचपन के विस्मय और मुक्ति के बारे में होती हैं।
मार्टिन स्कॉर्सेसी: गुडफेलास (Goodfellas) या टैक्सी ड्राइवर (Taxi Driver) के बारे में सोचें। उनकी कहानियाँ नैतिक अस्पष्टता, विश्वासघात, हिंसा और गलत चुनाव करने वाले पात्रों के बारे में होती हैं।

प्रयोग: "स्वाद" का मिश्रण

शोधकर्ताओं ने केवल रोबोट को बारी-बारी से बदलने के लिए नहीं कहा। इसके बजाय, उन्होंने एक "मिक्सिंग नॉब" (जिसे $\alpha$ कहा जाता है) बनाया।

यदि नॉब को 0 पर घुमाएँ: रोबोट शुद्ध रूप से स्पीलबर्ग की तरह लिखता है।
यदि नॉब को 1 पर घुमाएँ: रोबोट शुद्ध रूप से स्कॉर्सेसी की तरह लिखता है।
यदि नॉब को 0.5 पर घुमाएँ: वह एक ही समय में 50% स्पीलबर्ग और 50% स्कॉर्सेसी होने का प्रयास करता है।

उन्होंने इस नॉब को छोटे चरणों में घुमाया और रोबोट द्वारा उत्पन्न कहानियों को देखा।

बड़े आश्चर्य

1. स्पीलबर्ग "हेवीवेट चैंपियन" है
सबसे आश्चर्यजनक खोज यह थी कि स्पीलबर्ग की शैली अविश्वसनीय रूप से प्रभावशाली है। भले ही शोधकर्ताओं ने बहुत अधिक स्कॉर्सेसी (75% स्कॉर्सेसी तक!) मिलाने की कोशिश की, कहानियाँ अभी भी ज्यादातर स्पीलबर्ग जैसी ही लगीं।

उपमा: कल्पना करें कि आप चमकीले नारंगी रंग की एक बड़ी बाल्टी में गहरे रंग की स्याही की एक बूंद मिलाने की कोशिश कर रहे हैं। आप कितनी भी गहरी स्याही मिला लें, बाल्टी नारंगी ही रहती है। रोबोट की आंतरिक "आशावादिता" इतनी मजबूत है कि यह "अंधकार" को निगल लेती है, जब तक कि आप नॉब को पूरी तरह से 100% स्कॉर्सेसी तक न घुमा दें।

2. "कोहेरेंस वैली" (आदर्श बिंदु/Sweet Spot)
आमतौर पर, जब आप एक रोबोट को कुछ ऐसा करने के लिए मजबूर करते हैं जो वह स्वाभाविक रूप से नहीं करना चाहता, तो वह गलतियाँ करने लगता है और बकवास लिखने लगता है। आप उम्मीद करेंगे कि दो विपरीत शैलियों को मिलाने से रोबोट भ्रमित हो जाएगा और कहानी अव्यवस्थित हो जाएगी।

आश्चर्य: जब उन्होंने बीच में दोनों निर्देशकों को मिलाया (25% से 50% स्कॉर्सेसी), तो कहानियाँ शुद्ध रूप से स्कॉर्सेसी होने की तुलना में वास्तव में अधिक स्पष्ट और सुसंगत (coherent) थीं।
उपमा: इसे एक भारी बॉक्स को धकेलने जैसा समझें। यदि आप इसे पूरी ताकत से सीधे आगे की ओर धकेलते हैं, तो यह पलट सकता है। लेकिन यदि आप एक ही समय में दो थोड़े अलग कोणों से धक्का देते हैं, तो बल एक-दूसरे को संतुलित कर देते हैं और बॉक्स को स्थिर रखते हैं। दोनों शैलियों का "टकराव" वास्तव में रोबोट को पटरी पर रहने में मदद करता है।

3. "नैतिक एम्प्लीफायर" (Moral Amplifier)
जब उन्होंने शैलियों को थोड़ा मिश्रित किया (लगभग 25% स्कॉर्सेसी), तो कहानियाँ केवल एक उबाऊ मिश्रण नहीं बनीं। वे नैतिक रूप से जटिल बन गईं।

उपमा: शुद्ध स्पीलबर्ग एक धूप वाले दिन की तरह है; शुद्ध स्कॉर्सेसी एक तूफान की तरह है। लेकिन "टकराव" वाला क्षेत्र एक नाटकीय सूर्यास्त की तरह था जहाँ आप प्रकाश की सुंदरता और बादलों के अंधेरे दोनों को देख सकते हैं। रोबोट ने ऐसी कहानियाँ बनाईं जिनमें आशा और त्रासदी दोनों एक साथ घटित हो रही थीं, जिससे किसी भी एक निर्देशक अकेले की तुलना में अधिक समृद्ध, दिलचस्प नैतिक स्वर पैदा हुआ।

4. मस्तिष्क में यह कहाँ होता है?
शोधकर्ताओं ने रोबोट के "मस्तिष्क" (जिसमें प्रसंस्करण के 40 स्तर हैं) के अंदर देखा कि ये व्यक्तित्व परिवर्तन कहाँ होते हैं।

निष्कर्ष: उन्होंने पाया कि एक विशिष्ट "नियंत्रण कक्ष" लेयर 28 (मस्तिष्क के लगभग 70% रास्ते पर) पर स्थित है। यहीं पर रोबोट कहानी का "नैतिक स्वर" तय करता है। स्पीलबर्ग की खुशहाल वाइब्स और स्कॉर्सेसी की डार्क वाइब्स दोनों इसी स्थान पर रहती हैं, बस विपरीत दिशाओं में इशारा करती हैं।

यह क्यों मायने रखता है?

यह शोध पत्र सुझाव देता है कि रोबोट के प्रशिक्षण (जो उसने इंटरनेट से सीखा है) ने उसे स्वाभाविक रूप से "अच्छे" और "आशावादी" कहानियों की ओर झुका दिया है। इसे डार्क, निराशावादी कहानियाँ लिखने के लिए मजबूर करने के लिए बहुत अधिक बल की आवश्यकता होती है।

हालाँकि, "क्रिएटिव कोलिजन" पद्धति यह दर्शाती है कि यदि आप कुछ जटिल और दिलचस्प बनाना चाहते हैं, तो आपको हमेशा रोबोट को 100% एक चीज़ होने के लिए मजबूर करने की आवश्यकता नहीं होती है। कभी-कभी, दो विपरीत विचारों को धीरे से मिलाने से एक ऐसा "स्वीट स्पॉट" बनता है जहाँ कहानी स्थिर, सुसंगत और भावनात्मक रूप से गहरी होती है।

संक्षेप में: रोबोट का एक मजबूत "अच्छे व्यक्ति" वाला पूर्वाग्रह है जिसे तोड़ना कठिन है। लेकिन यदि आप "अच्छे व्यक्ति" को पूरी तरह से छोड़े बिना, उसे धीरे से "बुरे व्यक्ति" के क्षेत्र की ओर धकेलते हैं, तो आपको सबसे दिलचस्प, सुसंगत और नैतिक रूप से जटिल कहानियाँ प्राप्त होती हैं।

तकनीकी सारांश: क्रिएटिव कोलिजन: लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स में डायरेक्टोरियल पर्सोना स्टीयरिंग और कॉम्पिटिशन

समस्या विवरण

एक्टिवेशन स्टीयरिंग ने इंफरेंस के समय लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) के व्यवहार को संशोधित करने के लिए एक शक्तिशाली तंत्र के रूप में खुद को स्थापित किया है, जो रेसिडुअल स्ट्रीम में सीखे गए सिमेंटिक दिशाओं को इंजेक्ट करता है। जबकि पूर्व शोध ने एकल-दिशात्मक कार्यों (जैसे सत्यनिष्ठा, सुरक्षा, या विशिष्ट व्यक्तित्व को बढ़ाना) को सफलतापूर्वक लागू किया है, मल्टी-वेक्टर कोलिजन (बहु-सदिश टकराव) की गतिशीलता अभी भी अनछुए क्षेत्र में है। विशेष रूप से, यह अज्ञात है कि क्या होता है जब दो अर्थपूर्ण रूप से विपरीत स्टीयरिंग वेक्टर्स को सुपरइम्पोज़ किया जाता है और वे प्रतिनिधिक नियंत्रण (representational control) के लिए प्रतिस्पर्धा करते हैं। यह शोध पत्र "क्रिएटिव कोलिजन" शासन (regime) की जांच करके इस अंतराल को संबोधित करता है, जहाँ नैतिक और शैलीगत दिशाओं के विपरीत तत्वों को इंटरपोलेट किया जाता है ताकि गैर-रेखीय अंतःक्रियाओं, सामंजस्य क्षरण (coherence degradation), और दिशात्मक प्रभुत्व का अवलोकन किया जा सके।

कार्यप्रणाली

1. डायरेक्टोरल कंट्रास्ट कॉर्पस

लेखकों ने एक युग्मित कॉर्पस $D = \{(x^{SPL}_i, x^{SCO}_i)\}$ का निर्माण किया जिसमें स्टीवन स्पीलबर्ग और मार्टिन स्कॉर्सेसे के फिल्मोग्राफी से क्रमशः 100-100 उद्धरण शामिल थे।

स्पीलबर्ग: ई.टी., शिनडलर्स लिस्ट, और सेविंग प्राइवेट रयान जैसी फिल्मों से लिया गया, जो प्रायश्चित के वृत्तांतों (redemptive arcs), भावनात्मक कैथार्सिस और आशावादी समाधान द्वारा अभिलक्षित हैं।
स्कॉर्सेसे: गुडफैलास, टैक्सी ड्राइवर, और कैसिनो जैसी फिल्मों से लिया गया, जो नैतिक अस्पष्टता, हिंसा और आत्मघाती प्रक्षेपवक्र (self-destructive trajectories) द्वारा अभिलक्षित हैं।
मिलान: कथानक की जटिलता के बजाय डायरेक्टोरियल नैतिक स्वर को अलग करने के लिए जोड़ी गई कहानियों को नैरेटिव स्थितियों (जैसे संघर्ष, नैतिक विकल्प) पर आधारित मिलान के माध्यम से व्यवस्थित किया गया।

2. स्टीयरिंग वेक्टर निष्कर्षण

एक 14-बिलियन-पैरामीटर डिकोडर-ओनली ट्रांसफार्मर (40 लेयर्स) का उपयोग करते हुए, लेखकों ने एक साझा न्यूट्रल बेसलाइन कॉर्पस $B$ के विरुद्ध मीन-डिफरेंस कंट्रास्ट के माध्यम से स्टीयरिंग वेक्टर्स निकाले।

वेक्टर्स: $v^{(l)}_{SPL}$ और $v^{(l)}_{SCO}$ को लेयर $l$ पर संबंधित डायरेक्टर के कॉर्पस और बेसलाइन के माध्य (mean) के अंतर के रूप में परिकलित किया गया।
नॉर्मलाइजेशन: वेक्टर्स को $\ell_2$ -नॉर्मलाइज किया गया। उल्लेखनीय रूप से, वे एंटी-पैरेलल (प्रति-समानांतर) नहीं थे; लेयर 28 पर, उनकी कोसाइन समानता $\approx 0.29$ थी, जो इंगित करती है कि भिन्न नैतिक समाधानों के बावजूद सिनेमैटिक इमोशनल कंटेंट के लिए एक साझा रिप्रजेंटेशनल सबस्पेस मौजूद है।

3. इंटरपोलेशन और स्टीयरिंग प्रोटोकॉल

अध्ययन ने एक पैरामेट्रिक परिवार के इंटरपोलेटेड वेक्टर्स को पेश किया:
$v^{(l)}_\alpha = (1 - \alpha)\hat{v}^{(l)}_{SPL} + \alpha\hat{v}^{(l)}_{SCO}, \quad \alpha \in [0, 1]$

स्टीयरिंग: इंटरपोलेटेड वेक्टर को लेयर्स $L = \{20, \dots, 38\}$ पर स्टीयरिंग कोएफिशिएंट $\lambda \in \{0.5, 1.0, 1.5, 2.0\}$ के साथ रेसिडुअल स्ट्रीम में जोड़ा गया।
मूल्यांकन: प्रत्येक स्थिति के लिए 50 क्रिएटिव फिक्शन पैसेज जेनरेट किए गए। मेट्रिक्स में शामिल थे:
- नैतिक वैलेंस (Moral Valence): एक फाइन-ट्यून्ड क्लासिफायर द्वारा स्कोर किया गया ( $[-1, +1]$ )।
- कोहेरेंस (Coherence): अनस्टीयर्ड बेस मॉडल के तहत टोकन-लेवल परपरप्लेक्सिटी (perplexity) के माध्यम से मापा गया।
- डायरेक्शनल डोमिनेंस: स्टाइलोमेट्रिक क्लासिफायर द्वारा स्पीलबर्ग क्लास को दी गई प्रोबेबिलिटी।
- सरफेस स्टाइल: वाक्य की लंबाई, संवाद घनत्व और लेक्सिकल विविधता सहित मेट्रिक्स।

मुख्य परिणाम

1. नॉन-मोनोटोनिक नैतिक वैलेंस

इस सरल अपेक्षा के विपरीत कि जैसे-जैसे $\alpha$ बढ़ता है, नैतिक स्वर स्पीलबर्ग (सकारात्मक) से स्कॉर्सेसे (नकारात्मक) की ओर रैखिक रूप से बदलेगा, परिणाम नॉन-मोनोटोनिक थे।

$\lambda = 1.0$ पर, नैतिक वैलेंस $\alpha = 1.0$ के बजाय $\alpha = 0.25$ पर सबसे अधिक नकारात्मक था ( $MV \approx -0.38$ )।
यह मध्यवर्ती बिंदुओं पर "नैतिक विसंगति" (moral incoherence) रचनात्मक हस्तक्षेप (constructive interference) का सुझाव देती है जहाँ स्कॉर्सेसे घटक अंधकार तो लाता है लेकिन हावी होने में विफल रहता है, जिससे एक दंडित अवस्था (penalized state) उत्पन्न होती है।
उच्च स्टीयरिंग मैग्नीट्यूड ( $\lambda = 1.5$ ) पर, नैतिक सिग्नल पूरी तरह से शून्य के करीब ढह गया, जो दर्शाता कि रेसिडुअल स्ट्रीम प्राकृतिक टेक्स्ट मैनिफोल्ड से बाहर धकेल दी गई थी।

2. कोहेरेंस वैली (Coherence Valley)

जेनरेशन कोहेरेंस (परप्लेक्सिटी) के संबंध में एक प्रति-सहज निष्कर्ष सामने आया।

प्योर स्टीयरिंग: सिंगल-डायरेक्टर स्टीयरिंग ( $\alpha=0$ या $1 $) के कारण उच्च$ \lambda$ पर सबसे अधिक परप्लेक्सिटी वृद्धि हुई।
इंटरमीडिएट कोलिजन: मिश्रित वेक्टर्स ( $\alpha \in \{0.25, 0.5\}$ ) वाली स्थितियाँ काफी अधिक सुसंगत (coherent) रहीं।
ज्यामितीय स्पष्टीकरण: लेखकों ने सिद्ध किया कि दो नॉन-एंटी-पैरेलल यूनिट वेक्टर्स ( $\rho < 1$ ) को इंटरपोलेट करने से परिणामी वेक्टर का $\ell_2$ नॉर्म कम हो जाता है। यह $\alpha = 0.5$ पर न्यूनतम होता है। चूंकि कोहेरेंस लागत (cost) विक्षोभ (perturbation) के परिमाण के साथ बढ़ती है, इसलिए मध्यवर्ती कोलिजन बिंदु एक कमजोर प्रभावी विक्षोभ लागू करते हैं, जिससे मॉडल की प्राकृतिक टेक्स्ट मैनिफोल्ड के निकटता बनी रहती है।

3. दिशात्मक प्रभुत्व (Directional Dominance)

स्पीलबर्ग के रिप्रजेंटेशनल सिग्नेचर ने लगभग पूरे इंटरपोलेशन रेंज में मजबूत प्रभुत्व दिखाया।

$\alpha \in \{0.0, 0.25, 0.50, 0.75\}$ के लिए, स्टाइलोमेट्रिक क्लासिफायर ने स्पीलबर्ग क्लास को $\approx 1.0$ की प्रोबेबिलिटी असाइन की।
केवल $\alpha = 1.0$ (शुद्ध स्कॉर्सेसे) पर ही क्लासिफायर निर्णय सीमा (decision boundary) के करीब पहुँचा ( $P \approx 0.49$ )।
तंत्र: इसका श्रेय (1) प्री-ट्रेनिंग डेटा में प्रोसोशल नैरेटिव्स के प्रति पूर्वाग्रह और (2) RLHF के माध्यम से एलाइनमेंट प्रवर्धन को दिया जाता है, जो सकारात्मक जेनरेशन को सुदृढ़ करता है, प्रभावी रूप से एक निरंतर स्पीलबर्ग-डायरेक्शन प्रायर के रूप में कार्य करता है।

4. लेयर-वाइज लोकलाइजेशन

दोनों निर्देशकों के नैतिक प्रभाव लेयर 28 (40-लेयर मॉडल में लगभग 70% गहराई) पर चरम पर थे।

प्रभाव लगभग एंटी-सिमेट्रिक ( $\Delta MV \approx -0.50$ स्कॉर्सेसे के लिए, $+0.47$ स्पीलबर्ग के लिए) थे।
यह सह-स्थानीयकरण (co-localisation) सुझाव देता है कि लेयर 28 एक साझा "नैतिक-टोन हब" के रूप में कार्य करती है जहाँ उच्च-स्तरीय सिमेंटिक गुण कौज़ली एनकोड होते हैं, जो नैतिक वैलेंस के लिए लीनियर रिप्रेजेंटेशन हाइपोथेसिस का समर्थन करता है।

5. नैतिक प्रवर्धन (Moral Amplification)

नैतिक वैलेंस को पॉजिटिव ( $p+$ ) और नेगेटिव ( $p-$ ) सब-स्कोर में विभाजित करने से पता चला कि कोलिजन रिजीम ( $\alpha \approx 0.25$ ) ने ऐसे टेक्स्ट उत्पन्न किए जिनमें एक साथ उच्च पॉजिटिव और उच्च नेगेटिव नैतिक स्कोर दोनों थे। यह "नैतिक प्रवर्धन" इंगित करता है कि कोलिजन शुद्ध-डायरेक्टर एक्सट्रीम की तुलना में अधिक नैतिक जटिलता और स्पष्टता के साथ टेक्स्ट जेनरेट कर सकता है।

महत्व और दावे

यह शोध पत्र ट्रांसफार्मर एक्टिवेशन स्पेस में प्रतिस्पर्धी सिमेंटिक दिशाओं की समझ को आगे बढ़ाने का दावा करता है। इसके प्राथमिक योगदान हैं:

सुरक्षा निहितार्थ: प्रोसोशल कंटेंट के मजबूत दिशात्मक प्रभुत्व से पता चलता है कि हेल्पफुलनेस के लिए फाइन-ट्यून किए गए मॉडल में नैतिक रूप से अंधेरे कंटेंट के खिलाफ एक मजबूत आंतरिक प्रायर बना रहता है। अवांछनीय कंटेंट की ओर स्टीयर करने के लिए अनुकूल (benign) कंटेंट की तुलना में काफी बड़े एक्टिवेशन मैग्नीट्यूड की आवश्यकता होती है, जो एडवर्सरियल एक्टिवेशन-लेवल हमलों के लिए एक उच्च मानक स्थापित करता है।
कोहेरेंस के लिए डिज़ाइन सिद्धांत: "कोहेरेंस वैली" एक ज्यामितीय सिद्धांत प्रदान करती है: जब उच्च स्टीयरिंग मैग्नीट्यूड की आवश्यकता होती है, तो दो अर्थपूर्ण रूप से विपरीत दिशाओं के बीच इंटरपोलेट करना, समान कुल मैग्नीट्यूड पर एक एकल दिशा लागू करने की तुलना में कोहेरेंस को बेहतर बनाए रख सकता है, बशर्ते वे वेक्टर्स एंटी-पॉडल (non-antipodal) हों।
क्रिएटिव जेनरेशन: "नैतिक प्रवर्धन" प्रभाव यह सुझाव देता है कि प्रमुख पर्सोना को छोड़े बिना, एक छोटा सा विपरीत-दिशा घटक जानबूझकर इंजेक्ट करने से नैरेटिव टेंशन और नैतिक गहराई बढ़ सकती है, जो नियंत्रित क्रिएटिव जेनरेशन के लिए एक नया उपकरण प्रदान करता है।
मैकेनिस्टिक इंटरप्रिटेबिलिटी: लेयर 28 को एक साझा नैतिक-टोन सबस्ट्रेट के रूप में पहचानना और नैतिक वैलेंस के लिए लीनियर दिशाओं की पुष्टि करना, भविष्य के कॉज़ल ट्रेसिंग और फीचर डिकंपोजिशन अध्ययनों के लिए ठोस लक्ष्य प्रदान करता है।

लेखक इस बात पर जोर देते हैं कि हालांकि डार्क कंटेंट की ओर स्टीयर करने की क्षमता पहले से मौजूद थी, उनका कार्य एलाइनमेंट फाइन-ट्यूनिंग द्वारा लगाए गए प्रतिरोध को मात्रात्मक रूप से मापता है। वे इस निष्कर्ष को सुरक्षा साहित्य के लिए एक शुद्ध सकारात्मक (net positive) के रूप में देखते हैं कि ऐसी स्टीयरिंग प्राप्त करना कठिन है, साथ ही उच्च-तीव्रता वाले कंटेंट जेनरेशन के लिए "नैतिक प्रवर्धन" के शोषण की संभावना को भी स्वीकार करते हैं।