論文の概要: High-Dimension Human Value Representation in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07900v3
• Date: Fri, 04 Oct 2024 07:27:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-07 15:08:16.237649
• Title: High-Dimension Human Value Representation in Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける高次元人間の価値表現
• Authors: Samuel Cahyawijaya, Delong Chen, Yejin Bang, Leila Khalatbari, Bryan Wilie, Ziwei Ji, Etsuko Ishii, Pascale Fung,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)における人的価値分布の高次元表現であるUniVaRを提案する。 我々は,UniVaRが,異なるLLMに埋め込まれた人間の値と異なる言語源との分布を比較する強力なツールであることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.33033114185092
• License:
• Abstract: The widespread application of Large Language Models (LLMs) across various tasks and fields has necessitated the alignment of these models with human values and preferences. Given various approaches of human value alignment, ranging from Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF), to constitutional learning, etc. there is an urgent need to understand the scope and nature of human values injected into these models before their release. There is also a need for model alignment without a costly large scale human annotation effort. We propose UniVaR, a high-dimensional representation of human value distributions in LLMs, orthogonal to model architecture and training data. Trained from the value-relevant output of eight multilingual LLMs and tested on the output from four multilingual LLMs, namely LlaMA2, ChatGPT, JAIS and Yi, we show that UniVaR is a powerful tool to compare the distribution of human values embedded in different LLMs with different langauge sources. Through UniVaR, we explore how different LLMs prioritize various values in different languages and cultures, shedding light on the complex interplay between human values and language modeling.
• Abstract（参考訳）: 様々なタスクや分野にまたがる大規模言語モデル(LLM)の広範な適用は、これらのモデルの人間的価値や嗜好との整合性を必要としている。 RLHF(Reinforcement Learning with Human Feedback)から、立憲学習など、人間の価値アライメントのさまざまなアプローチを考えると、そのリリース前にこれらのモデルに注入された人間の価値の範囲と性質を理解する必要がある。 また、コストのかかる大規模な人的アノテーションを使わずに、モデルアライメントも必要です。 本稿では,LLMにおける人的価値分布の高次元表現であるUniVaRを提案する。 LlaMA2, ChatGPT, JAIS, Yi の4つの多言語 LLM の値関連出力から学習し,UniVaR は異なる LLM に埋め込まれた人間の値の分布を異なる言語源と比較する強力なツールであることを示す。 UniVaRを通じて、異なるLLMが異なる言語や文化の様々な価値を優先し、人間の価値と言語モデリングの間の複雑な相互作用に光を当てる方法について検討する。

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