論文の概要: Principle-Driven Self-Alignment of Language Models from Scratch with Minimal Human Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.03047v1
• Date: Thu, 4 May 2023 17:59:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-05 14:19:06.989364
• Title: Principle-Driven Self-Alignment of Language Models from Scratch with Minimal Human Supervision
• Title（参考訳）: 最小限の人間の監督によるスクラッチからの言語モデルの原則駆動型自己調整
• Authors: Zhiqing Sun, Yikang Shen, Qinhong Zhou, Hongxin Zhang, Zhenfang Chen, David Cox, Yiming Yang, Chuang Gan
• Abstract要約: ChatGPTのような最近のAIアシスタントエージェントは、人間のアノテーションと人間のフィードバックからの強化学習を教師付き微調整(SFT)に頼り、アウトプットを人間の意図に合わせる。 この依存は、人間の監督を得るために高いコストがかかるため、AIアシスタントエージェントの真の可能性を大幅に制限することができる。 本稿では,AIエージェントの自己調整と人間監督の最小化のために,原則駆動推論とLLMの生成能力を組み合わせたSELF-ALIGNという新しいアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.01930585052945
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Recent AI-assistant agents, such as ChatGPT, predominantly rely on supervised fine-tuning (SFT) with human annotations and reinforcement learning from human feedback (RLHF) to align the output of large language models (LLMs) with human intentions, ensuring they are helpful, ethical, and reliable. However, this dependence can significantly constrain the true potential of AI-assistant agents due to the high cost of obtaining human supervision and the related issues on quality, reliability, diversity, self-consistency, and undesirable biases. To address these challenges, we propose a novel approach called SELF-ALIGN, which combines principle-driven reasoning and the generative power of LLMs for the self-alignment of AI agents with minimal human supervision. Our approach encompasses four stages: first, we use an LLM to generate synthetic prompts, and a topic-guided method to augment the prompt diversity; second, we use a small set of human-written principles for AI models to follow, and guide the LLM through in-context learning from demonstrations (of principles application) to produce helpful, ethical, and reliable responses to user's queries; third, we fine-tune the original LLM with the high-quality self-aligned responses so that the resulting model can generate desirable responses for each query directly without the principle set and the demonstrations anymore; and finally, we offer a refinement step to address the issues of overly-brief or indirect responses. Applying SELF-ALIGN to the LLaMA-65b base language model, we develop an AI assistant named Dromedary. With fewer than 300 lines of human annotations (including < 200 seed prompts, 16 generic principles, and 5 exemplars for in-context learning). Dromedary significantly surpasses the performance of several state-of-the-art AI systems, including Text-Davinci-003 and Alpaca, on benchmark datasets with various settings.
• Abstract（参考訳）: ChatGPTのような最近のAIアシスタントエージェントは、人間のアノテーションによる教師付き微調整(SFT)と人間のフィードバックからの強化学習(RLHF)を主に頼りにしており、大きな言語モデル(LLM)の出力と人間の意図を一致させ、それらが有益で倫理的で信頼性の高いものであることを保証している。 しかし、この依存は、人間の監督を得るための高いコストと、品質、信頼性、多様性、自己矛盾、望ましくないバイアスに関する関連する問題のために、aiアシスタントエージェントの真のポテンシャルを著しく制限することができる。 これらの課題に対処するため,本研究では,AIエージェントの自己調整のための原則駆動推論とLLMの生成能力を組み合わせた,SELF-ALIGNという新しいアプローチを提案する。 Our approach encompasses four stages: first, we use an LLM to generate synthetic prompts, and a topic-guided method to augment the prompt diversity; second, we use a small set of human-written principles for AI models to follow, and guide the LLM through in-context learning from demonstrations (of principles application) to produce helpful, ethical, and reliable responses to user's queries; third, we fine-tune the original LLM with the high-quality self-aligned responses so that the resulting model can generate desirable responses for each query directly without the principle set and the demonstrations anymore; and finally, we offer a refinement step to address the issues of overly-brief or indirect responses. また,SELF-ALIGNをLLaMA-65bベース言語モデルに適用し,DromedaryというAIアシスタントを開発した。 300行未満の人間のアノテーション(200行以上のシードプロンプト、16のジェネリック原則、インコンテキスト学習のための5つの例を含む)を持つ。 Dromedaryは、さまざまな設定のベンチマークデータセット上で、Text-Davinci-003やAlpacaなど、最先端のAIシステムのパフォーマンスを大幅に上回る。

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