論文の概要: Uncertainty Aware Learning for Language Model Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04854v1
• Date: Fri, 7 Jun 2024 11:37:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-10 14:20:58.737573
• Title: Uncertainty Aware Learning for Language Model Alignment
• Title（参考訳）: 言語モデルアライメントのための不確かさ認識学習
• Authors: Yikun Wang, Rui Zheng, Liang Ding, Qi Zhang, Dahua Lin, Dacheng Tao,
• Abstract要約: 異なるタスクシナリオのモデルアライメントを改善するために,不確実性認識学習(UAL)を提案する。 トレーニングのラベルの平滑化値を個々のサンプルの不確実性に応じて適応的に設定する。 広く使われているベンチマーク実験では、我々のUALは標準教師あり微調整よりも著しく優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 97.36361196793929
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: As instruction-tuned large language models (LLMs) evolve, aligning pretrained foundation models presents increasing challenges. Existing alignment strategies, which typically leverage diverse and high-quality data sources, often overlook the intrinsic uncertainty of tasks, learning all data samples equally. This may lead to suboptimal data efficiency and model performance. In response, we propose uncertainty-aware learning (UAL) to improve the model alignment of different task scenarios, by introducing the sample uncertainty (elicited from more capable LLMs). We implement UAL in a simple fashion -- adaptively setting the label smoothing value of training according to the uncertainty of individual samples. Analysis shows that our UAL indeed facilitates better token clustering in the feature space, validating our hypothesis. Extensive experiments on widely used benchmarks demonstrate that our UAL significantly and consistently outperforms standard supervised fine-tuning. Notably, LLMs aligned in a mixed scenario have achieved an average improvement of 10.62\% on high-entropy tasks (i.e., AlpacaEval leaderboard), and 1.81\% on complex low-entropy tasks (i.e., MetaMath and GSM8K).
• Abstract（参考訳）: 命令調整型大規模言語モデル(LLM)が進化するにつれて、事前訓練された基礎モデルの整合化が課題を増す。 既存のアライメント戦略は、多様で高品質なデータソースを利用するが、多くの場合、タスクの本質的な不確実性を見落とし、すべてのデータサンプルを平等に学習する。 これは、最適以下のデータ効率とモデル性能をもたらす可能性がある。 そこで本研究では,異なるタスクシナリオのモデルアライメントを改善するための不確実性認識学習(UAL)を提案する。 トレーニングのラベルの平滑化値を個々のサンプルの不確実性に応じて適応的に設定する。 分析によると、UALは機能領域におけるより良いトークンクラスタリングを促進し、仮説を検証する。 広く使われているベンチマークの大規模な実験は、我々のUALが標準教師付き微調整よりも大きく、一貫して優れていることを示している。 特に、混合シナリオで整列されたLCMは、高エントロピータスク(AlpacaEvalのリーダーボード)では平均10.62倍、複雑な低エントロピータスク(MetaMathとGSM8K)では1.81倍の改善を達成した。

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