論文の概要: Aligning Large Language Models with Counterfactual DPO

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09566v1
• Date: Wed, 17 Jan 2024 19:43:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-19 18:46:48.820934
• Title: Aligning Large Language Models with Counterfactual DPO
• Title（参考訳）: 対実DPOを用いた大規模言語モデルのアライメント
• Authors: Bradley Butcher
• Abstract要約: 本稿では,人的介入に頼らずにモデルスタイルを整列させる反事実的プロンプトの利用について検討する。 本研究では,この手法が望ましい行動を効果的に抑制し,望ましくない行動を緩和し,不適切な指示を無視するようモデルに促すことを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8130068086063336
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Advancements in large language models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities across a diverse range of applications. These models excel in generating text completions that are contextually coherent and cover an extensive array of subjects. However, the vast datasets required for their training make aligning response styles during the pretraining and instruction tuning phases challenging. Consequently, an additional alignment phase is typically employed, wherein the model is further trained with human preference data to better align its outputs with human expectations. While this process doesn't introduce new capabilities per se, it does accentuate generation styles innate to the model. This paper explores the utilization of counterfactual prompting within the framework of Direct Preference Optimization (DPO) to align the model's style without relying on human intervention. We demonstrate that this method effectively instils desirable behaviour, mitigates undesirable ones, and encourages the model to disregard inappropriate instructions. Our findings suggest that counterfactual prompting with DPO presents a low-resource way to fine-tune LLMs to meet the demands for responsible and ethically aligned AI systems.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の進歩は、様々なアプリケーションで顕著な機能を示している。 これらのモデルは文脈的に一貫性があり、幅広い主題をカバーするテキスト補完を生成するのに優れている。 しかし、トレーニングに必要な膨大なデータセットは、事前トレーニングと指導のチューニングフェーズにおける応答スタイルの整合を困難にしている。 その結果、通常、追加のアライメントフェーズが採用され、モデルはさらに人間の嗜好データで訓練され、その出力と人間の期待をより良く調整される。 このプロセスは、本質的に新しい機能を導入していないが、モデルに固有の生成スタイルをアクセント化する。 本稿では,人間の介入に頼らずにモデルスタイルを整合させるために,直接選好最適化(DPO)フレームワーク内での対実的プロンプトの利用について検討する。 本手法は,望ましい動作を効果的に排除し,望ましくない動作を緩和し,不適切な指示を無視するようモデルに促すことを実証する。 我々の知見は、DPOによる反実的プロンプトは、責任的かつ倫理的に整合したAIシステムに対する要求を満たすために、LLMを微調整する低リソースな方法を示すことを示唆している。

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