論文の概要: A Theoretical Understanding of Self-Correction through In-context Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18634v2
• Date: Mon, 18 Nov 2024 02:42:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:31:35.296825
• Title: A Theoretical Understanding of Self-Correction through In-context Alignment
• Title（参考訳）: 文脈内アライメントによる自己補正の理論的理解
• Authors: Yifei Wang, Yuyang Wu, Zeming Wei, Stefanie Jegelka, Yisen Wang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は自己補正によって純粋に能力を向上させることができる。 LLMが比較的正確な自己評価を報酬として与える場合、文脈内応答を補充できることを示す。 これらの知見に触発されて,LLMジェイルブレイクに対する防御などの自己補正の応用についても解説した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.622068973630796
• License:
• Abstract: Going beyond mimicking limited human experiences, recent studies show initial evidence that, like humans, large language models (LLMs) are capable of improving their abilities purely by self-correction, i.e., correcting previous responses through self-examination, in certain circumstances. Nevertheless, little is known about how such capabilities arise. In this work, based on a simplified setup akin to an alignment task, we theoretically analyze self-correction from an in-context learning perspective, showing that when LLMs give relatively accurate self-examinations as rewards, they are capable of refining responses in an in-context way. Notably, going beyond previous theories on over-simplified linear transformers, our theoretical construction underpins the roles of several key designs of realistic transformers for self-correction: softmax attention, multi-head attention, and the MLP block. We validate these findings extensively on synthetic datasets. Inspired by these findings, we also illustrate novel applications of self-correction, such as defending against LLM jailbreaks, where a simple self-correction step does make a large difference. We believe that these findings will inspire further research on understanding, exploiting, and enhancing self-correction for building better foundation models.
• Abstract（参考訳）: 人間の経験を模倣するだけでなく、最近の研究では、人間と同様に、大きな言語モデル(LLM)は自己補正によって純粋に能力を向上させることができる、すなわち、ある状況下での自己検査による以前の反応を補正できることが示されている。 しかし、そのような能力の出現についてはほとんど分かっていない。 本研究は、アライメントタスクに類似した簡易なセットアップに基づいて、理論的に文脈内学習の観点から自己補正を解析し、LCMが比較的正確な自己評価を報酬として与えている場合、その応答を文脈内方法で洗練することができることを示す。 特に、単純化された線形変圧器に関する従来の理論を超えて、我々の理論的構成は、自己補正のための現実的な変圧器の重要な設計であるソフトマックスアテンション、マルチヘッドアテンション、MLPブロックの役割を支えている。 合成データセットを用いて,これらの知見を広範囲に検証した。 これらの知見に触発されて、簡単な自己補正ステップが大きな違いをもたらすLDMジェイルブレイクに対する防御など、新しい自己補正の応用についても説明する。 これらの発見は、より良い基礎モデルを構築するための理解、活用、自己補正の強化に関するさらなる研究を促すだろうと考えている。

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