論文の概要: Simple synthetic data reduces sycophancy in large language models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.03958v1
• Date: Mon, 7 Aug 2023 23:48:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-09 14:33:52.771779
• Title: Simple synthetic data reduces sycophancy in large language models
• Title（参考訳）: 簡単な合成データによる大言語モデルにおけるサイコフィナンシーの低減
• Authors: Jerry Wei and Da Huang and Yifeng Lu and Denny Zhou and Quoc V. Le
• Abstract要約: 言語モデルにおける梅毒の有病率について検討する。 サイコファシー(Sycophancy)とは、モデルがそのビューが客観的に正しくない場合でも、人間のユーザのビューに従うように、応答を調整する場所である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.06339440731111
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Sycophancy is an undesirable behavior where models tailor their responses to follow a human user's view even when that view is not objectively correct (e.g., adapting liberal views once a user reveals that they are liberal). In this paper, we study the prevalence of sycophancy in language models and propose a simple synthetic-data intervention to reduce this behavior. First, on a set of three sycophancy tasks (Perez et al., 2022) where models are asked for an opinion on statements with no correct answers (e.g., politics), we observe that both model scaling and instruction tuning significantly increase sycophancy for PaLM models up to 540B parameters. Second, we extend sycophancy evaluations to simple addition statements that are objectively incorrect, finding that despite knowing that these statements are wrong, language models will still agree with them if the user does as well. To reduce sycophancy, we present a straightforward synthetic-data intervention that takes public NLP tasks and encourages models to be robust to user opinions on these tasks. Adding these data in a lightweight finetuning step can significantly reduce sycophantic behavior on held-out prompts. Code for generating synthetic data for intervention can be found at https://github.com/google/sycophancy-intervention.
• Abstract（参考訳）: 共犯性(sycophancy)は望ましくない行動であり、モデルがそのビューが客観的に正しくない場合であっても、その応答を人間のビューに従うように調整する(例えば、ユーザがリベラルであることを明かすと、リベラルなビューに適応する)。 本稿では,言語モデルにおけるサイコフィナンシーの有病率について検討し,その振舞いを軽減するための単純な合成データ介入を提案する。 まず、3つの統合作業(perez et al., 2022)で、モデルが正しい答えのない文(例えば政治)について意見を求めると、モデルのスケーリングと命令のチューニングの両方が最大540bのパラメータのパームモデルの統合度を大幅に増加させるのが観察される。 第2に、シンコファンシー評価を客観的に誤りである単純な追加文に拡張し、これらのステートメントが間違っていることを知っても、ユーザがそうした場合も言語モデルがそれに同意し続けることを見出します。 梅毒を減らすため,公共のNLPタスクを取り入れ,これらのタスクに対するユーザの意見に頑健なモデルを奨励する簡単な合成データ介入を提案する。 軽量な微調整ステップにこれらのデータを追加することで、ホールドアウトプロンプトのシンコファンティックな振る舞いを大幅に削減できる。 介入のための合成データを生成するコードはhttps://github.com/google/sycophancy-interventionにある。

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