論文の概要: Bayesian WeakS-to-Strong from Text Classification to Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03199v2
• Date: Wed, 02 Oct 2024 08:45:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-03 15:18:46.932682
• Title: Bayesian WeakS-to-Strong from Text Classification to Generation
• Title（参考訳）: テキスト分類から生成までのベイズ弱S-to-Strong
• Authors: Ziyun Cui, Ziyang Zhang, Wen Wu, Guangzhi Sun, Chao Zhang,
• Abstract要約: この研究は、人間の意見の多様性をシミュレートする弱いモデルのアンサンブルを探索することで、Weak-to-StrongからWeakS-to-Strongに拡張する。 信頼性スコアは、WeakS-to-Strong一般化を導くベイズ的アプローチを用いて推定される。 その結果,提案手法の有効性を学生モデルの信頼性に示し,スーパーアライメントの可能性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.897191979004782
• License:
• Abstract: Advances in large language models raise the question of how alignment techniques will adapt as models become increasingly complex and humans will only be able to supervise them weakly. Weak-to-Strong mimics such a scenario where weak model supervision attempts to harness the full capabilities of a much stronger model. This work extends Weak-to-Strong to WeakS-to-Strong by exploring an ensemble of weak models which simulate the variability in human opinions. Confidence scores are estimated using a Bayesian approach to guide the WeakS-to-Strong generalization. Furthermore, we extend the application of WeakS-to-Strong from text classification tasks to text generation tasks where more advanced strategies are investigated for supervision. Moreover, direct preference optimization is applied to advance the student model's preference learning, beyond the basic learning framework of teacher forcing. Results demonstrate the effectiveness of the proposed approach for the reliability of a strong student model, showing potential for superalignment.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルの進歩は、モデルがますます複雑になり、人間が弱く監視できるようになるにつれて、アライメントテクニックがどのように適応するかという疑問を提起する。 Weak-to-Strongは、弱いモデルの監督がより強力なモデルの完全な能力を活用しようとするシナリオを模倣している。 この研究は、人間の意見の多様性をシミュレートする弱いモデルのアンサンブルを探索することで、Weak-to-StrongからWeakS-to-Strongに拡張する。 信頼性スコアは、WeakS-to-Strong一般化を導くベイズ的アプローチを用いて推定される。 さらに,テキスト分類タスクからテキスト生成タスクへのWeakS-to-Strongの適用を拡張し,より先進的な手法を監督のために検討する。 さらに、教師強制の基本的な学習枠組みを超えて、生徒モデルの嗜好学習を進めるために、直接選好最適化を適用した。 提案手法の有効性を学生モデルの信頼性に示し,スーパーアライメントの可能性を示した。

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