論文の概要: Shaking the foundations: delusions in sequence models for interaction and control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.10819v1
• Date: Wed, 20 Oct 2021 23:31:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-22 14:34:41.835225
• Title: Shaking the foundations: delusions in sequence models for interaction and control
• Title（参考訳）: 基礎:相互作用と制御のためのシーケンスモデルにおける妄想
• Authors: Pedro A. Ortega, Markus Kunesch, Gr\'egoire Del\'etang, Tim Genewein, Jordi Grau-Moya, Joel Veness, Jonas Buchli, Jonas Degrave, Bilal Piot, Julien Perolat, Tom Everitt, Corentin Tallec, Emilio Parisotto, Tom Erez, Yutian Chen, Scott Reed, Marcus Hutter, Nando de Freitas, Shane Legg
• Abstract要約: 我々は、シーケンスモデルが「行動の原因と効果の理解を欠く」ことを示し、それらが自己提案的妄想によって誤った推論を引き出す結果となった。 教師付き学習では,実ミス信号と反実エラー信号とをそれぞれ学習することで,データに対する条件付けや介入をシステムに教えることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.34593341136043
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The recent phenomenal success of language models has reinvigorated machine learning research, and large sequence models such as transformers are being applied to a variety of domains. One important problem class that has remained relatively elusive however is purposeful adaptive behavior. Currently there is a common perception that sequence models "lack the understanding of the cause and effect of their actions" leading them to draw incorrect inferences due to auto-suggestive delusions. In this report we explain where this mismatch originates, and show that it can be resolved by treating actions as causal interventions. Finally, we show that in supervised learning, one can teach a system to condition or intervene on data by training with factual and counterfactual error signals respectively.
• Abstract（参考訳）: 最近の言語モデルの成功は機械学習の研究を復活させ、トランスフォーマーのような大規模なシーケンスモデルが様々な領域に応用されている。 しかし、比較的難解な問題クラスの一つは、意図的な適応行動である。 現在、シーケンスモデルが「行動の原因と効果の理解を欠く」ため、自己提案的妄想による誤った推論が引き起こされるという共通の認識がある。 本報告では, このミスマッチの発端を解説し, 因果的介入として対処することで解決可能であることを示す。 最後に,教師付き学習では,事実信号と反事実誤り信号の訓練により,システムの条件付けや介入を指導できることを示す。

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