論文の概要: On the Calibration of Large Language Models and Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13240v1
• Date: Wed, 22 Nov 2023 08:57:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 15:43:10.130051
• Title: On the Calibration of Large Language Models and Alignment
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの校正とアライメントについて
• Authors: Chiwei Zhu, Benfeng Xu, Quan Wang, Yongdong Zhang, Zhendong Mao
• Abstract要約: 信頼性キャリブレーションは、ディープモデルの信頼性を高める重要なツールである。 構築プロセス全体を通して、アライメント言語モデルの校正を体系的に検討する。 我々の研究は、人気のあるLCMが十分に校正されているか、トレーニングプロセスがモデルの校正にどのように影響するかに光を当てています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.605099174744865
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As large language models attract increasing attention and find widespread application, concurrent challenges of reliability also arise at the same time. Confidence calibration, an effective analysis method for gauging the reliability of deep models, serves as a crucial tool for assessing and improving their reliability. However, such investigation has been comparatively underexplored. In this work, we conduct a systematic examination of the calibration of aligned language models throughout the entire construction process, including pretraining and alignment training. At each stage, we investigate how different training settings, such as parameter scales and training data, affect model calibration. To thoroughly assess model calibration, we evaluate models on three most concerned aspects: generation, factuality and understanding. Our work sheds light on whether popular LLMs are well-calibrated and how the training process influences model calibration.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデルが注目を惹きつけ、広く応用されるようになるにつれ、信頼性に関する同時的課題も同時に発生する。 深いモデルの信頼性を計測する効果的な分析手法である信頼度校正は、信頼性を評価し改善するための重要なツールである。 しかし、その調査は比較的過小評価されている。 本研究では,事前学習やアライメントトレーニングを含む構築プロセス全体を通して,アライメント言語モデルの校正を体系的に検討する。 各段階において,パラメータ尺度やトレーニングデータなど,異なるトレーニング設定がモデルキャリブレーションに与える影響について検討する。 モデルキャリブレーションを徹底的に評価するために,生成,事実性,理解の3つの側面からモデルを評価する。 我々の研究は、人気のあるLCMが十分に校正されているか、トレーニングプロセスがモデルの校正にどのように影響するかに光を当てています。

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