Fugu-MT 論文翻訳(概要): Pedagogical Alignment of Large Language Models

論文の概要: Pedagogical Alignment of Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05000v2
Date: Fri, 12 Jul 2024 20:02:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-17 02:05:02.663886
Title: Pedagogical Alignment of Large Language Models
Title（参考訳）: 大規模言語モデルの教育的アライメント
Authors: Shashank Sonkar, Kangqi Ni, Sapana Chaudhary, Richard G. Baraniuk,
Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLM) の新たな概念について紹介する。 LLMは足場ツールとして機能し、複雑な問題を管理可能なサブプロブレムに分解し、建設的なフィードバックとヒントを通じて最終回答へと導く。本研究では、アライメントのレンズを通してタスクを観察することで物語を再解釈し、RLHF法がいかに優れた代替手段として自然に現れるかを実証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 24.427653091950994
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this paper, we introduce the novel concept of pedagogically aligned Large Language Models (LLMs) that signifies a transformative shift in the application of LLMs within educational contexts. Rather than providing direct responses to user queries, pedagogically-aligned LLMs function as scaffolding tools, breaking complex problems into manageable subproblems and guiding students towards the final answer through constructive feedback and hints. The objective is to equip learners with problem-solving strategies that deepen their understanding and internalization of the subject matter. Previous research in this field has primarily applied the supervised finetuning approach without framing the objective as an alignment problem, hence not employing reinforcement learning through human feedback (RLHF) methods. This study reinterprets the narrative by viewing the task through the lens of alignment and demonstrates how RLHF methods emerge naturally as a superior alternative for aligning LLM behaviour. Building on this perspective, we propose a novel approach for constructing a reward dataset specifically designed for the pedagogical alignment of LLMs. We apply three state-of-the-art RLHF algorithms and find that they outperform SFT significantly. Our qualitative analyses across model differences and hyperparameter sensitivity further validate the superiority of RLHF over SFT. Also, our study sheds light on the potential of online feedback for enhancing the performance of pedagogically-aligned LLMs, thus providing valuable insights for the advancement of these models in educational settings.
Abstract（参考訳）: 本稿では,LLMの教育的文脈における応用の変革的変化を示す,Large Language Models (LLMs) の概念を紹介する。ユーザクエリへの直接応答を提供するのではなく、段階的に整列されたLLMが足場として機能し、複雑な問題を管理可能なサブプロブレムに分割し、建設的なフィードバックとヒントを通じて最終回答へと導く。目的は、学習者に課題の理解と内部化を深める問題解決戦略を付与することである。この分野でのこれまでの研究は主に、目標をアライメント問題とみなすことなく、教師付き微調整アプローチを適用してきたため、人間からのフィードバック(RLHF)法による強化学習は行わなかった。本研究は、アライメント・オブ・アライメントを通してタスクを観察することで物語を再解釈し、RLHFメソッドがLLM動作の整列に優れた代替手段として自然に現れることを示す。この観点から,LLMの教育的アライメントに特化して設計された報酬データセットを構築するための新しい手法を提案する。我々は最先端のRLHFアルゴリズムを3つ適用し、SFTを著しく上回る結果を得た。モデル差とハイパーパラメータ感度の質的解析により,SFTよりもRLHFの方が優れていることが示された。また,本研究は,教育現場における教育現場におけるLLMの性能向上のためのオンラインフィードバックの可能性に注目し,これらのモデルの発展に有意義な洞察を与えるものである。

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