論文の概要: Gaining Wisdom from Setbacks: Aligning Large Language Models via Mistake Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10477v6
• Date: Sat, 17 Feb 2024 01:50:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 05:21:24.200185
• Title: Gaining Wisdom from Setbacks: Aligning Large Language Models via Mistake Analysis
• Title（参考訳）: セットバックから知恵を得る - ミス分析による大規模言語モデルの整合
• Authors: Kai Chen, Chunwei Wang, Kuo Yang, Jianhua Han, Lanqing Hong, Fei Mi, Hang Xu, Zhengying Liu, Wenyong Huang, Zhenguo Li, Dit-Yan Yeung, Lifeng Shang, Xin Jiang, Qun Liu
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の急速な開発は、多くの機会を提供するだけでなく、重要な課題も提示している。 既存のアライメント手法は、人間による注釈付き、欠陥のない命令応答ペアを利用することで、LLMを好ましい結果に導くのが一般的である。 本研究は誤り解析に基づく新しいアライメント手法を提案する。ミスの原因と回避方法を学習するために,LLMを誤った内容に故意に公開する手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 127.85293480405082
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid development of large language models (LLMs) has not only provided numerous opportunities but also presented significant challenges. This becomes particularly evident when LLMs inadvertently generate harmful or toxic content, either unintentionally or because of intentional inducement. Existing alignment methods usually direct LLMs toward the favorable outcomes by utilizing human-annotated, flawless instruction-response pairs. Conversely, this study proposes a novel alignment technique based on mistake analysis, which deliberately exposes LLMs to erroneous content to learn the reasons for mistakes and how to avoid them. In this case, mistakes are repurposed into valuable data for alignment, effectively helping to avoid the production of erroneous responses. Without external models or human annotations, our method leverages a model's intrinsic ability to discern undesirable mistakes and improves the safety of its generated responses. Experimental results reveal that our method outperforms existing alignment approaches in enhancing model safety while maintaining the overall utility.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)の急速な発展は、多くの機会をもたらしただけでなく、大きな課題ももたらした。 LLMが意図しないもしくは意図的な誘導によって有害または有害な物質を不注意に生成すると、これは特に明らかになる。 既存のアライメント手法は通常、人間が注釈付き、不完全な命令応答ペアを利用することで好ましい結果にllmを向ける。 逆に, 誤りの原因や回避方法を学習するために, LLMを誤った内容に意図的に公開する, 誤り解析に基づく新しいアライメント手法を提案する。 この場合、ミスはアライメントのために貴重なデータに再利用され、誤応答の発生を効果的に回避する。 外部モデルや人的アノテーションがなければ,本手法は,望ましくない誤りを識別し,生成した応答の安全性を向上させるモデル固有の能力を利用する。 実験結果から,本手法はモデル安全性を向上させるために既存のアライメント手法よりも優れていることがわかった。

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