論文の概要: Let Me Teach You: Pedagogical Foundations of Feedback for Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00279v2
• Date: Tue, 18 Jun 2024 16:55:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-20 05:23:38.608345
• Title: Let Me Teach You: Pedagogical Foundations of Feedback for Language Models
• Title（参考訳）: 教育する: 言語モデルに対するフィードバックの教育的基礎
• Authors: Beatriz Borges, Niket Tandon, Tanja Käser, Antoine Bosselut,
• Abstract要約: 自然言語フィードバック(NLF)は、大規模言語モデル(LLM)と人間の嗜好を整合させるメカニズムとして、ますます人気が高まっている。 FELTはフィードバック空間の様々な特徴を概説し、これらの変数に基づいてフィードバックコンテンツ分類を行う。 我々は、分類をコミュニティに公開し、分類を将来の研究にマッピングするためのガイドと例を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.91256612713457
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Natural Language Feedback (NLF) is an increasingly popular mechanism for aligning Large Language Models (LLMs) to human preferences. Despite the diversity of the information it can convey, NLF methods are often hand-designed and arbitrary, with little systematic grounding. At the same time, research in learning sciences has long established several effective feedback models. In this opinion piece, we compile ideas from pedagogy to introduce FELT, a feedback framework for LLMs that outlines various characteristics of the feedback space, and a feedback content taxonomy based on these variables, providing a general mapping of the feedback space. In addition to streamlining NLF designs, FELT also brings out new, unexplored directions for research in NLF. We make our taxonomy available to the community, providing guides and examples for mapping our categorizations to future research.
• Abstract（参考訳）: 自然言語フィードバック(NLF)は、大規模言語モデル(LLM)と人間の嗜好を整合させるメカニズムとして、ますます人気が高まっている。 伝達できる情報の多様性にもかかわらず、NLFメソッドは手作業で設計され、任意であり、体系的な根拠はほとんどない。 同時に、学習科学の研究は、長い間、いくつかの効果的なフィードバックモデルを確立してきた。 本稿では,フィードバック空間の様々な特徴を概説するLLMのフィードバックフレームワークであるFELTと,これらの変数に基づくフィードバックコンテンツ分類を導入し,フィードバック空間の一般的なマッピングを提供する。 NLF設計の合理化に加えて、FELTはNLFの研究のための新しい未探索の方向も導入している。 我々は、分類をコミュニティに公開し、分類を将来の研究にマッピングするためのガイドと例を提供する。

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