論文の概要: Informal Safety Guarantees for Simulated Optimizers Through
Extrapolation from Partial Simulations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16426v1
- Date: Wed, 29 Nov 2023 09:32:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-11 17:44:09.401402
- Title: Informal Safety Guarantees for Simulated Optimizers Through
Extrapolation from Partial Simulations
- Title（参考訳）: 部分シミュレーションからの外挿によるシミュレーションオプティマイザのインフォーマル安全性保証
- Authors: Luke Marks
- Abstract要約: 自己教師付き学習は、最先端の言語モデリングのバックボーンである。
自己教師付きデータセットにおける予測損失を伴うトレーニングはシミュレータを引き起こすと論じられている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Self-supervised learning is the backbone of state of the art language
modeling. It has been argued that training with predictive loss on a
self-supervised dataset causes simulators: entities that internally represent
possible configurations of real-world systems. Under this assumption, a
mathematical model for simulators is built based in the Cartesian frames model
of embedded agents, which is extended to multi-agent worlds through scaling a
two-dimensional frame to arbitrary dimensions, where literature prior chooses
to instead use operations on frames. This variant leveraging scaling
dimensionality is named the Cartesian object, and is used to represent
simulations (where individual simulacra are the agents and devices in that
object). Around the Cartesian object, functions like token selection and
simulation complexity are accounted for in formalizing the behavior of a
simulator, and used to show (through the L\"obian obstacle) that a proof of
alignment between simulacra by inspection of design is impossible in the
simulator context. Following this, a scheme is proposed and termed Partial
Simulation Extrapolation aimed at circumventing the L\"obian obstacle through
the evaluation of low-complexity simulations.
- Abstract（参考訳）: 自己監督学習は、最先端の芸術言語モデリングのバックボーンである。
自己教師付きデータセットでの予測損失を伴うトレーニングはシミュレータを引き起こす、と論じられている: 実世界のシステムの構成を内部的に表現するエンティティ。
この仮定の下で、シミュレーターの数学的モデルは、埋め込みエージェントのデカルト的フレームモデルに基づいて構築され、2次元のフレームを任意の次元にスケールすることでマルチエージェントの世界に拡張される。
スケーリング次元を利用するこの変種はデカルト対象と呼ばれ、シミュレーション(個々のシムラクラがその対象のエージェントとデバイスである)を表現するのに使用される。
直交対象の周囲では、シミュレータの動作を形式化するためにトークン選択やシミュレーションの複雑さといった関数が説明され、シミュレータの文脈では、設計の検査によるシムラクラ間のアライメントの証明が不可能であることを示すために(l\"obian obstacle")用いられる。
続いて,低複雑度シミュレーションの評価を通じてl\"obian obstacleを回避することを目的とした部分的シミュレーション外挿法を提案する。
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