論文の概要: Adversarial Fine-Tuning of Language Models: An Iterative Optimisation Approach for the Generation and Detection of Problematic Content

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.13768v1
• Date: Sat, 26 Aug 2023 05:20:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-29 19:17:48.834280
• Title: Adversarial Fine-Tuning of Language Models: An Iterative Optimisation Approach for the Generation and Detection of Problematic Content
• Title（参考訳）: 言語モデルの敵対的微調整:問題コンテンツの生成と検出のための反復最適化アプローチ
• Authors: Charles O'Neill, Jack Miller, Ioana Ciuca, Yuan-Sen Ting, Thang Bui
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)における意図しない有害コンテンツ生成の課題に挑戦する。 私たちの2つのアプローチでは、潜在的に有害なプロンプトを生成するために微調整された敵モデルと、これらのプロンプトを反復的に識別するように最適化された判断モデルを採用しています。 本研究は, 初歩的なモデルテキストタダを用いて, わずか数ラウンドでGPT-4よりも13%高い精度を達成できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we tackle the emerging challenge of unintended harmful content generation in Large Language Models (LLMs) with a novel dual-stage optimisation technique using adversarial fine-tuning. Our two-pronged approach employs an adversarial model, fine-tuned to generate potentially harmful prompts, and a judge model, iteratively optimised to discern these prompts. In this adversarial cycle, the two models seek to outperform each other in the prompting phase, generating a dataset of rich examples which are then used for fine-tuning. This iterative application of prompting and fine-tuning allows continuous refinement and improved performance. The performance of our approach is evaluated through classification accuracy on a dataset consisting of problematic prompts not detected by GPT-4, as well as a selection of contentious but unproblematic prompts. We show considerable increase in classification accuracy of the judge model on this challenging dataset as it undergoes the optimisation process. Furthermore, we show that a rudimentary model \texttt{ada} can achieve 13\% higher accuracy on the hold-out test set than GPT-4 after only a few rounds of this process, and that this fine-tuning improves performance in parallel tasks such as toxic comment identification.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(llm)における意図しない有害コンテンツ生成の課題に挑戦し,敵対的微調整を用いた新しい2段階最適化手法を提案する。 当社の2段階アプローチでは,潜在的に有害なプロンプトを生成するように微調整された敵モデルと,これらのプロンプトを識別するために反復的に最適化されたジャッジモデルを採用しています。 この敵対的なサイクルでは、2つのモデルがプロンプトフェーズでお互いを上回り、詳細なチューニングに使用されるリッチな例のデータセットを生成します。 このプロンプトと微調整の反復的な応用は、継続的な洗練と性能の向上を可能にする。 提案手法の性能は,gpt-4で検出されない問題のあるプロンプトと,議論の激しいプロンプトの選択からなるデータセットの分類精度によって評価される。 我々は,この挑戦的なデータセット上での判定モデルの分類精度が,最適化プロセスによって著しく向上することを示す。 さらに,このプロセスのわずか数ラウンドでGPT-4よりも13倍の精度を達成できる初歩的なモデルであるtexttt{ada} が,有毒なコメント識別などの並列タスクにおける性能を向上させることを示す。

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