論文の概要: ReMoDetect: Reward Models Recognize Aligned LLM's Generations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17382v2
• Date: Thu, 07 Nov 2024 08:34:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-08 19:36:42.239930
• Title: ReMoDetect: Reward Models Recognize Aligned LLM's Generations
• Title（参考訳）: ReMoDetect:LLMの世代を認識したリワードモデル
• Authors: Hyunseok Lee, Jihoon Tack, Jinwoo Shin,
• Abstract要約: 大型言語モデル (LLM) は人間の好むテキストを生成する。 本稿では,これらのモデルで共有される共通特性について述べる。 報奨モデルの検出能力をさらに向上する2つのトレーニング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.06804460642062
• License:
• Abstract: The remarkable capabilities and easy accessibility of large language models (LLMs) have significantly increased societal risks (e.g., fake news generation), necessitating the development of LLM-generated text (LGT) detection methods for safe usage. However, detecting LGTs is challenging due to the vast number of LLMs, making it impractical to account for each LLM individually; hence, it is crucial to identify the common characteristics shared by these models. In this paper, we draw attention to a common feature of recent powerful LLMs, namely the alignment training, i.e., training LLMs to generate human-preferable texts. Our key finding is that as these aligned LLMs are trained to maximize the human preferences, they generate texts with higher estimated preferences even than human-written texts; thus, such texts are easily detected by using the reward model (i.e., an LLM trained to model human preference distribution). Based on this finding, we propose two training schemes to further improve the detection ability of the reward model, namely (i) continual preference fine-tuning to make the reward model prefer aligned LGTs even further and (ii) reward modeling of Human/LLM mixed texts (a rephrased texts from human-written texts using aligned LLMs), which serves as a median preference text corpus between LGTs and human-written texts to learn the decision boundary better. We provide an extensive evaluation by considering six text domains across twelve aligned LLMs, where our method demonstrates state-of-the-art results. Code is available at https://github.com/hyunseoklee-ai/ReMoDetect.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の顕著な機能とアクセシビリティは、社会的リスク(例えば偽ニュース生成)を大幅に増加させ、安全な使用のためにLLM生成テキスト(LGT)検出方法の開発を必要としている。 しかし,LGTの検出はLLMの多さから困難であり,各LLMを個別に考慮するのは現実的ではないため,これらのモデルで共有される共通特性を特定することが重要である。 本稿では,近年の強力なLDM,すなわちアライメントトレーニング,すなわち人間の好むテキストを生成するためのLDMのトレーニングに注目する。 我々の重要な発見は、これらの整列 LLM が人間の嗜好を最大化するように訓練されているため、人文テキストよりも高い推定選好のテキストを生成するため、報酬モデル(すなわち、人間の嗜好分布をモデル化するために訓練された LLM )を使用することで、そのようなテキストを容易に検出できるということである。 この発見に基づいて、報酬モデルの検出能力をさらに向上させる2つのトレーニングスキーム、すなわち、報酬モデルを提案する。 (i)報酬モデルにLGTの配向をさらに優先させる連続的な選好微調整 (II)LGTと人文テキストの中間選好テキストコーパスとして機能する人/LLM混合テキスト(協調LLMを用いた人文テキストからの言い換えテキスト)の報酬モデリングにより、意思決定境界をよりよく学習する。 提案手法では,12個のLCMにまたがる6つのテキスト領域について検討し,その評価方法について述べる。 コードはhttps://github.com/hyunseoklee-ai/ReMoDetect.comで入手できる。

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