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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08491v3
• Date: Fri, 30 May 2025 09:37:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-02 19:47:52.371468
• 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: 大規模言語モデル(LLM)による有害なコンテンツの生成は、言語技術の安全なデプロイにおいて重要な課題である。 プロトタイプに基づくコントラッシブ・パープレキシティを目標とした微調整 LLM による暗黙的知識編集とテキスト生成のための新しいフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.341749351654453
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The generation of toxic content by large language models (LLMs) remains a critical challenge for the safe deployment of language technology. We propose a novel framework for implicit knowledge editing and controlled text generation by fine-tuning LLMs with a prototype-based contrastive perplexity objective. Central to our method is the construction of hard negatives - toxic outputs that are generated through adversarial paraphrasing to be semantically similar and model probability to their non-toxic counterparts. By training on these challenging and realistic pairs, our approach ensures robust and stable contrastive optimization. Experimental results in the domain of detoxification demonstrate that our method significantly reduces toxic generation while maintaining strong performance on downstream tasks such as commonsense reasoning and reading comprehension. Our findings highlight the effectiveness of exploiting hard negatives for attribute-aware fine-tuning.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)による有害なコンテンツの生成は、言語技術の安全なデプロイにおいて重要な課題である。 プロトタイプに基づくコントラッシブ・パープレキシティを目標とした微調整 LLM による暗黙的知識編集とテキスト生成のための新しいフレームワークを提案する。 我々の手法の中心は強陰性(英語版)の構築であり、逆パラフレージングによって生成される有害な出力は意味論的に類似し、その非有害な出力と確率をモデル化する。 これらの挑戦的で現実的なペアをトレーニングすることで、我々のアプローチは堅牢で安定したコントラスト最適化を保証する。 その結果,本手法は,コモンセンス推論や読解理解などの下流タスクにおいて高い性能を維持しつつ,毒性発生を著しく低減することが示された。 本研究は,属性認識による微調整におけるハードネガの利用の有効性を明らかにするものである。

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