論文の概要: Controllable Preference Optimization: Toward Controllable Multi-Objective Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.19085v2
• Date: Wed, 02 Oct 2024 16:54:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-03 15:18:06.763461
• Title: Controllable Preference Optimization: Toward Controllable Multi-Objective Alignment
• Title（参考訳）: 制御可能な選好最適化:制御可能な多目的アライメントを目指して
• Authors: Yiju Guo, Ganqu Cui, Lifan Yuan, Ning Ding, Zexu Sun, Bowen Sun, Huimin Chen, Ruobing Xie, Jie Zhou, Yankai Lin, Zhiyuan Liu, Maosong Sun,
• Abstract要約: 人工知能におけるアライメントは、モデル応答と人間の好みと値の一貫性を追求する。 既存のアライメント技術は、主に一方向であり、様々な目的に対して、最適以下のトレードオフと柔軟性の低下につながる。 制御可能な選好最適化(CPO)を導入し、異なる目的に対する選好スコアを明確に指定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 103.12563033438715
• License:
• Abstract: Alignment in artificial intelligence pursues the consistency between model responses and human preferences as well as values. In practice, the multifaceted nature of human preferences inadvertently introduces what is known as the "alignment tax" -a compromise where enhancements in alignment within one objective (e.g.,harmlessness) can diminish performance in others (e.g.,helpfulness). However, existing alignment techniques are mostly unidirectional, leading to suboptimal trade-offs and poor flexibility over various objectives. To navigate this challenge, we argue the prominence of grounding LLMs with evident preferences. We introduce controllable preference optimization (CPO), which explicitly specifies preference scores for different objectives, thereby guiding the model to generate responses that meet the requirements. Our experimental analysis reveals that the aligned models can provide responses that match various preferences among the "3H" (helpfulness, honesty, harmlessness) desiderata. Furthermore, by introducing diverse data and alignment goals, we surpass baseline methods in aligning with single objectives, hence mitigating the impact of the alignment tax and achieving Pareto improvements in multi-objective alignment.
• Abstract（参考訳）: 人工知能におけるアライメントは、モデル応答と人間の嗜好と値の一貫性を追求する。 実際には、人間の嗜好の多面的な性質は、故意に「調整税」(アライメント・タックス)と呼ばれるものを導入しており、ある目的(例えば、ハームレスネス)内でのアライメントの強化が、他の目的(例えば、ヘルパフネス)のパフォーマンスを低下させる可能性がある。 しかし、既存のアライメント技術は、主に一方向であり、様々な目的に対して、最適以下のトレードオフと柔軟性の欠如をもたらす。 この課題をナビゲートするために、明らかな選好でLLMを接地することの優位性について議論する。 制御可能な選好最適化(CPO)を導入し、異なる目的に対する選好スコアを明確に指定し、要求を満たす応答を生成するようモデルに誘導する。 実験結果から,アライメントモデルにより,デシダラタの「3H」の嗜好に合致する反応が得られた。 さらに、多種多様なデータやアライメント目標を導入することにより、単一目的と整合する基準手法を超越し、アライメント税の影響を緩和し、多目的アライメントにおけるパレートの改善を達成する。

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