論文の概要: On the Intrinsic Self-Correction Capability of LLMs: Uncertainty and Latent Concept
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02378v1
- Date: Tue, 4 Jun 2024 14:55:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-05 15:50:54.760165
- Title: On the Intrinsic Self-Correction Capability of LLMs: Uncertainty and Latent Concept
- Title（参考訳）: LLMの固有の自己補正能力について:不確かさと潜在概念
- Authors: Guangliang Liu, Haitao Mao, Bochuan Cao, Zhiyu Xue, Kristen Johnson, Jiliang Tang, Rongrong Wang,
- Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデルを収束状態に導くための適切な命令を提示する。
本稿では,活性化潜在概念がモデルの不確実性と自己補正性能の収束を促進することを示す数学的定式化を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.51532840859617
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) can improve their responses when instructed to do so, a capability known as self-correction. When these instructions lack specific details about the issues in the response, this is referred to as leveraging the intrinsic self-correction capability. The empirical success of self-correction can be found in various applications, e.g., text detoxification and social bias mitigation. However, leveraging this self-correction capability may not always be effective, as it has the potential to revise an initially correct response into an incorrect one. In this paper, we endeavor to understand how and why leveraging the self-correction capability is effective. We identify that appropriate instructions can guide LLMs to a convergence state, wherein additional self-correction steps do not yield further performance improvements. We empirically demonstrate that model uncertainty and activated latent concepts jointly characterize the effectiveness of self-correction. Furthermore, we provide a mathematical formulation indicating that the activated latent concept drives the convergence of the model uncertainty and self-correction performance. Our analysis can also be generalized to the self-correction behaviors observed in Vision-Language Models (VLMs). Moreover, we highlight that task-agnostic debiasing can benefit from our principle in terms of selecting effective fine-tuning samples. Such initial success demonstrates the potential extensibility for better instruction tuning and safety alignment.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、自己補正(self-correction)と呼ばれる機能によって、その応答を改善することができる。
これらの命令が応答における問題の具体的な詳細を欠いている場合、本質的な自己補正能力を活用することと呼ばれる。
自己補正の実証的な成功は、例えば、テキストのデトックス化や社会的偏見緩和など、様々な応用で見られる。
しかし、この自己補正能力を活用することは必ずしも効果的ではないかもしれない。
本稿では,自己補正能力の活用がいかに,なぜ有効かを理解するために努力する。
適切な命令によってLCMを収束状態に導くことができ、追加の自己補正ステップではさらなる性能向上は得られない。
モデル不確かさと活性化潜在概念が協調して自己補正の有効性を実証した。
さらに,活性化潜在概念がモデルの不確実性と自己補正性能の収束を促進することを示す数学的定式化を提案する。
我々の分析は、視覚言語モデル(VLM)で観察される自己補正行動にも一般化することができる。
さらに,タスク非依存のデバイアスは,効果的な微調整サンプルの選択という観点から,私たちの原則の恩恵を受けることができることを強調した。
このような初期の成功は、より良い命令チューニングと安全性アライメントのための潜在的な拡張性を示している。
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