論文の概要: Aligners: Decoupling LLMs and Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04224v1
• Date: Thu, 7 Mar 2024 04:54:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-08 15:02:20.666427
• Title: Aligners: Decoupling LLMs and Alignment
• Title（参考訳）: Aligners: LLMとアライメントの分離
• Authors: Lilian Ngweta, Mayank Agarwal, Subha Maity, Alex Gittens, Yuekai Sun, Mikhail Yurochkin
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、ほとんどのアプリケーションで安全性と実用性を確保するために、人間の期待に沿う必要がある。 そこで本稿では,LLM とアライメントを,任意の基準をアライメントするためのアライメントモデルのトレーニングによって分離することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.8019652005368
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) need to be aligned with human expectations to ensure their safety and utility in most applications. Alignment is challenging, costly, and needs to be repeated for every LLM and alignment criterion. We propose to decouple LLMs and alignment by training aligner models that can be used to align any LLM for a given criteria on an as-needed basis, thus also reducing the potential negative impacts of alignment on performance. Our recipe for training the aligner models solely relies on synthetic data generated with a (prompted) LLM and can be easily adjusted for a variety of alignment criteria. We illustrate our method by training an "ethical" aligner and verify its efficacy empirically.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、ほとんどのアプリケーションで安全性と実用性を確保するために、人間の期待に沿う必要がある。 アライメントは困難でコストがかかり、すべてのLCMとアライメント基準を繰り返す必要があります。 そこで本稿では,LLM とアライメントをトレーニングアライメントモデルによって分離し,任意の基準をアライメントすることで,アライメントがパフォーマンスに与える影響を低減することを提案する。 リライナーモデルをトレーニングするためのレシピは、(入力された)llmで生成された合成データのみに依存しており、様々なアライメント基準に容易に調整することができます。 本手法を「倫理的」なライナーを訓練し,その効果を実証的に検証する。

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