論文の概要: DeAL: Decoding-time Alignment for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06147v1
• Date: Mon, 5 Feb 2024 06:12:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-18 14:07:56.121450
• Title: DeAL: Decoding-time Alignment for Large Language Models
• Title（参考訳）: DeAL: 大規模言語モデルのデコード時アライメント
• Authors: James Y. Huang, Sailik Sengupta, Daniele Bonadiman, Yi-an Lai, Arshit Gupta, Nikolaos Pappas, Saab Mansour, Katrin Kirchoff, Dan Roth
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、現在、人間の好みに沿ったコンテンツを生成することが期待されている。 本稿では,報酬関数をカスタマイズ可能なフレームワークであるDeALを提案し,LLMのDetime Alignmentを可能にする。 実験の結果,粒度の細かいトレードオフでDeALを実現できること,アライメント目標への適合性の向上,LLMの残差の解消が可能であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.11120909044537
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are nowadays expected to generate content aligned with human preferences. Current work focuses on alignment at model training time, through techniques such as Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF). However, it is unclear if such methods are an effective choice to teach alignment objectives to the model. First, the inability to incorporate multiple, custom rewards and reliance on a model developer's view of universal and static principles are key limitations. Second, the residual gaps in model training and the reliability of such approaches are also questionable (e.g. susceptibility to jail-breaking even after safety training). To address these, we propose DeAL, a framework that allows the user to customize reward functions and enables Decoding-time Alignment of LLMs (DeAL). At its core, we view decoding as a heuristic-guided search process and facilitate the use of a wide variety of alignment objectives. Our experiments with programmatic constraints such as keyword and length constraints (studied widely in the pre-LLM era) and abstract objectives such as harmlessness and helpfulness (proposed in the post-LLM era) show that we can DeAL with fine-grained trade-offs, improve adherence to alignment objectives, and address residual gaps in LLMs. Lastly, while DeAL can be effectively paired with RLHF and prompting techniques, its generality makes decoding slower, an optimization we leave for future work.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は現在、人間の好みに沿ったコンテンツを生成することが期待されている。 現在の研究は、Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF)のようなテクニックを通じて、モデルトレーニング時のアライメントに焦点を当てている。 しかし、そのような手法がモデルにアライメント目的を教える効果的な選択であるかどうかは不明である。 まず、モデル開発者の普遍的原則と静的原則に対する見解に、複数のカスタム報酬と依存を組み込むことができないことが、重要な制限です。 第二に、モデル訓練における残留ギャップとそのようなアプローチの信頼性も疑わしい(例えば、安全訓練の後でさえ、脱獄の危険性)。 そこで本稿では,報酬関数をカスタマイズし,LLM(Decode-time Alignment of LLM)を実現するためのフレームワークであるDeALを提案する。 その核となるのは、デコーディングをヒューリスティックなガイド付き検索プロセスとして捉え、幅広いアライメント目標の使用を促進することです。 キーワードや長さの制約(LLM前において広く研究されている)や無害性や援助性(LLM後)といった抽象的な目的(LLM後)を用いた実験は、細粒度のトレードオフでDeALが可能であり、アライメント目的への適合性を改善し、LCMの残差に対処できることを示している。 最後に、DeALはRLHFと効果的に組み合わせて技法を推進できるが、その一般化によってデコードが遅くなり、将来の作業に向け最適化される。

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