論文の概要: On the Essence and Prospect: An Investigation of Alignment Approaches for Big Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04204v1
• Date: Thu, 7 Mar 2024 04:19:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-08 15:16:14.807364
• Title: On the Essence and Prospect: An Investigation of Alignment Approaches for Big Models
• Title（参考訳）: エッセンスと展望:ビッグモデルにおけるアライメントアプローチの検討
• Authors: Xinpeng Wang, Shitong Duan, Xiaoyuan Yi, Jing Yao, Shanlin Zhou, Zhihua Wei, Peng Zhang, Dongkuan Xu, Maosong Sun, Xing Xie
• Abstract要約: ビッグデータはAIの分野で画期的なブレークスルーを達成したが、潜在的な懸念を生じさせるかもしれない。 このような懸念に対処するため、これらのモデルを人間の嗜好や価値観に適合させるアライメント技術が導入された。 過去1年間にかなりの進歩があったにもかかわらず、最適アライメント戦略の確立には様々な課題がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.86952307745763
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Big models have achieved revolutionary breakthroughs in the field of AI, but they might also pose potential concerns. Addressing such concerns, alignment technologies were introduced to make these models conform to human preferences and values. Despite considerable advancements in the past year, various challenges lie in establishing the optimal alignment strategy, such as data cost and scalable oversight, and how to align remains an open question. In this survey paper, we comprehensively investigate value alignment approaches. We first unpack the historical context of alignment tracing back to the 1920s (where it comes from), then delve into the mathematical essence of alignment (what it is), shedding light on the inherent challenges. Following this foundation, we provide a detailed examination of existing alignment methods, which fall into three categories: Reinforcement Learning, Supervised Fine-Tuning, and In-context Learning, and demonstrate their intrinsic connections, strengths, and limitations, helping readers better understand this research area. In addition, two emerging topics, personal alignment, and multimodal alignment, are also discussed as novel frontiers in this field. Looking forward, we discuss potential alignment paradigms and how they could handle remaining challenges, prospecting where future alignment will go.
• Abstract（参考訳）: 大きなモデルはaiの分野で画期的なブレークスルーを達成したが、潜在的な懸念をもたらす可能性もある。 このような懸念に対処するため、これらのモデルを人間の嗜好や価値観に適合させるアライメント技術が導入された。 過去1年間にかなりの進歩があったにもかかわらず、データコストやスケーラブルな監視といった最適なアライメント戦略を確立する上で、さまざまな課題がある。 本稿では,価値アライメントアプローチを包括的に検討する。 最初は、1920年代に遡るアライメントの歴史的文脈を解き放ち、その後、アライメントの数学的本質(それは何であるか)を掘り下げて、固有の課題に光を当てた。 本稿では, 既存のアライメント手法について, 強化学習, 監視ファインタニング, インコンテクスト学習の3つのカテゴリに分類し, 本研究領域における本質的な関係, 強み, 限界の検証を行い, 読者の理解を深める。 また,この分野の新たなフロンティアとして,パーソナルアライメントとマルチモーダルアライメントという2つのトピックが議論されている。 今後,今後のアライメントのパラダイムや課題への対処方法,今後のアライメントの方向性などについて検討する。

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