論文の概要: Collective Constitutional AI: Aligning a Language Model with Public Input

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07814v1
• Date: Wed, 12 Jun 2024 02:20:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-13 20:36:36.918133
• Title: Collective Constitutional AI: Aligning a Language Model with Public Input
• Title（参考訳）: 集団構成型AI: 公開入力による言語モデルの調整
• Authors: Saffron Huang, Divya Siddarth, Liane Lovitt, Thomas I. Liao, Esin Durmus, Alex Tamkin, Deep Ganguli,
• Abstract要約: 言語モデル(LM)開発者は、LMの振る舞いの唯一の決定者であってはならないというコンセンサスが高まっている。 我々は、公共のインプットをLMにソーシングし、統合するための多段階プロセスであるCCAI(Collective Constitutional AI)を提示する。 我々は、この手法の現実的な実践性を、我々の知識に則って、公開入力を集約した最初のLM微調整を作成することによって実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.95333081841239
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: There is growing consensus that language model (LM) developers should not be the sole deciders of LM behavior, creating a need for methods that enable the broader public to collectively shape the behavior of LM systems that affect them. To address this need, we present Collective Constitutional AI (CCAI): a multi-stage process for sourcing and integrating public input into LMs-from identifying a target population to sourcing principles to training and evaluating a model. We demonstrate the real-world practicality of this approach by creating what is, to our knowledge, the first LM fine-tuned with collectively sourced public input and evaluating this model against a baseline model trained with established principles from a LM developer. Our quantitative evaluations demonstrate several benefits of our approach: the CCAI-trained model shows lower bias across nine social dimensions compared to the baseline model, while maintaining equivalent performance on language, math, and helpful-harmless evaluations. Qualitative comparisons of the models suggest that the models differ on the basis of their respective constitutions, e.g., when prompted with contentious topics, the CCAI-trained model tends to generate responses that reframe the matter positively instead of a refusal. These results demonstrate a promising, tractable pathway toward publicly informed development of language models.
• Abstract（参考訳）: 言語モデル(LM)開発者は、LMの振る舞いの唯一の決定者であってはならないというコンセンサスが高まり、より広範な人々がそれらに影響を与えるLMシステムの振舞いを集合的に形成できる方法の必要性が生まれている。 このニーズに対処するために、私たちは、ターゲット人口の特定からモデルのトレーニングと評価への原則の導出に至るまで、公共のインプットをLMにソーシングし統合する多段階プロセスであるCCAI(Collective Constitutional AI)を紹介します。 我々は,この手法の現実的な実践性を実演し,LM開発者から確立された原則で訓練されたベースラインモデルに対して,公開入力をまとめて調整した最初のLMを作成した。 CCAI学習モデルでは,ベースラインモデルと比較して9次元の偏りが低く,言語,数学,無用な評価では同等の性能を維持している。 モデルの質的な比較は、モデルがそれぞれの構成に基づいて異なることを示唆している。例えば、論争的なトピックによって刺激された場合、CCAI訓練されたモデルは、拒絶ではなく、正の反応を生成する傾向にある。 これらの結果は,公的な言語モデル開発に向けた,有望かつ有望な道筋を示すものである。

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