論文の概要: Contrastive Perplexity for Controlled Generation: An Application in Detoxifying Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08491v1
• Date: Tue, 16 Jan 2024 16:49:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-18 19:00:33.345455
• Title: Contrastive Perplexity for Controlled Generation: An Application in Detoxifying Large Language Models
• Title（参考訳）: 制御された生成に対するコントラストパープレクティリティ:大規模言語モデルのデトックス化への応用
• Authors: Tassilo Klein, Moin Nabi
• Abstract要約: 本稿では,暗黙的な知識編集と制御されたテキスト生成のための微調整LDMのためのコントラスト学習目標の統合について検討する。 自己教師型でモデルのトレーニングを容易にするため,市販のLCMを用いてデータ生成のトレーニングを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.212449683397647
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The generation of undesirable and factually incorrect content of large language models poses a significant challenge and remains largely an unsolved issue. This paper studies the integration of a contrastive learning objective for fine-tuning LLMs for implicit knowledge editing and controlled text generation. Optimizing the training objective entails aligning text perplexities in a contrastive fashion. To facilitate training the model in a self-supervised fashion, we leverage an off-the-shelf LLM for training data generation. We showcase applicability in the domain of detoxification. Herein, the proposed approach leads to a significant decrease in the generation of toxic content while preserving general utility for downstream tasks such as commonsense reasoning and reading comprehension. The proposed approach is conceptually simple but empirically powerful.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデルの望ましくない、事実的に誤ったコンテンツの生成は、重大な課題であり、ほとんど解決されていない問題である。 本稿では,暗黙的な知識編集と制御されたテキスト生成のための微調整LDMのためのコントラスト学習目標の統合について検討する。 学習目標の最適化は、テキストの複雑度を対比的に調整することを伴う。 自己監督型でモデルのトレーニングを容易にするために,市販のllmをデータ生成訓練に活用した。 我々はデトキシフィケーションの領域における適用可能性を示す。 そこで,提案手法は,コモンセンス推論や読み理解といった下流タスクの汎用性を維持しつつ,有毒なコンテンツの生成を著しく減少させる。 提案手法は概念的には単純だが経験的に強力である。

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