Fugu-MT 論文翻訳(概要): Methodological reflections for AI alignment research using human feedback

論文の概要: Methodological reflections for AI alignment research using human feedback

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.06859v1
Date: Thu, 22 Dec 2022 14:27:33 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-29 14:17:33.051452
Title: Methodological reflections for AI alignment research using human feedback
Title（参考訳）: 人間のフィードバックを用いたAIアライメント研究のための方法論的考察
Authors: Thilo Hagendorff, Sarah Fabi
Abstract要約: AIアライメントは、AI技術が人間の関心や価値観、機能と安全で倫理的な方法で一致しているかどうかを調査することを目的としている。 LLMは、予測が難しい方法で学習し、適応する能力があるため、意図しない行動を示す可能性がある。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The field of artificial intelligence (AI) alignment aims to investigate whether AI technologies align with human interests and values and function in a safe and ethical manner. AI alignment is particularly relevant for large language models (LLMs), which have the potential to exhibit unintended behavior due to their ability to learn and adapt in ways that are difficult to predict. In this paper, we discuss methodological challenges for the alignment problem specifically in the context of LLMs trained to summarize texts. In particular, we focus on methods for collecting reliable human feedback on summaries to train a reward model which in turn improves the summarization model. We conclude by suggesting specific improvements in the experimental design of alignment studies for LLMs' summarization capabilities.
Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)アライメントの分野は、AI技術が人間の関心や価値観、機能と安全で倫理的な方法で一致しているかどうかを調査することを目的としている。 aiアライメントは、特に大きな言語モデル(llm)に関係しており、予測が難しい方法で学習し、適応する能力があるため、意図しない行動を示す可能性がある。本稿では,テキストを要約するために訓練されたllmの文脈におけるアライメント問題に対する方法論的課題について述べる。特に,要約モデルを改善する報奨モデルをトレーニングするために,要約に対する信頼性の高いフィードバックを集める方法に焦点を当てた。我々は,LLMの要約能力に関するアライメント研究の実験的設計の具体的な改善を提案する。

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