論文の概要: Super(ficial)-alignment: Strong Models May Deceive Weak Models in Weak-to-Strong Generalization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11431v1
- Date: Mon, 17 Jun 2024 11:36:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-18 15:11:33.130961
- Title: Super(ficial)-alignment: Strong Models May Deceive Weak Models in Weak-to-Strong Generalization
- Title(参考訳): 超(表面)配向:強モデルが弱-強一般化の弱モデルに影響を及ぼす可能性がある
- Authors: Wenkai Yang, Shiqi Shen, Guangyao Shen, Zhi Gong, Yankai Lin,
- Abstract要約: 弱い着想の問題が存在するかどうかを考察する。
弱いモデルと強いモデルの間の能力ギャップが増大するにつれて、偽造現象が増大する可能性がある。
私たちの研究は、スーパーアライメントの真の信頼性にもっと注意を払う必要があることを強調します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 29.74441821506767
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Superalignment, where humans are weak supervisors of superhuman models, has become an important and widely discussed issue in the current era of rapid development of Large Language Models (LLMs). The recent work preliminarily studies this problem by using weak models to supervise strong models. It discovers that weakly supervised strong students can consistently outperform weak teachers towards the alignment target, leading to a weak-to-strong generalization phenomenon. However, we are concerned that behind such a promising phenomenon, whether there exists an issue of weak-to-strong deception, where strong models may deceive weak models by exhibiting well-aligned in areas known to weak models but producing misaligned behaviors in cases weak models do not know. We then take an initial step towards exploring this security issue in a specific but realistic multi-objective alignment case, where there may be some alignment targets conflicting with each other (e.g., helpfulness v.s. harmlessness). Such a conflict is likely to cause strong models to deceive weak models in one alignment dimension to gain high reward in other alignment dimension. Our experiments on both the reward modeling task and the preference optimization scenario indicate: (1) the weak-to-strong deception exists; (2) the deception phenomenon may intensify as the capability gap between weak and strong models increases. We also discuss potential solutions and find bootstrapping with an intermediate model can mitigate the deception to some extent. Our work highlights the urgent need to pay more attention to the true reliability of superalignment.
- Abstract(参考訳): 超人モデルの弱い監督者であるスーパーアライメントは、大規模言語モデル(LLM)の急速な発展の時代において、重要かつ広く議論されている問題となっている。
最近の研究は、弱いモデルを使って強いモデルを監督することで、この問題を予備研究している。
弱教師の強い生徒は、アライメント目標に向かって弱教師を一貫して上回り、弱教師の一般化現象につながることが判明した。
しかし、このような有望な現象の背景には、弱いモデルで知られている領域に整合性を示しながら、弱いモデルが知らない場合に不整合性を生じさせることで、強いモデルが弱いモデルを欺くような弱行性があるかどうかが懸念されている。
次に、このセキュリティ問題を具体的だが現実的な多目的アライメントケースで探求するための最初の一歩を踏み出します。
このような矛盾は、強いモデルが一方のアライメント次元における弱いモデルを欺いて、他方のアライメント次元において高い報酬を得る可能性がある。
報奨モデル課題と選好最適化シナリオの両方に関する実験は,(1)弱い対強の偽装が存在すること,(2)弱いモデルと強いモデルの間の能力ギャップが増大するにつれて,偽装現象が強まることを示唆している。
また、潜在的な解決策について議論し、中間モデルによるブートストラップは、ある程度の偽造を軽減できると考えている。
私たちの研究は、スーパーアライメントの真の信頼性にもっと注意を払う必要があることを強調します。
関連論文リスト
- Understanding the Capabilities and Limitations of Weak-to-Strong Generalization [40.793180521446466]
弱強一般化に関する理論的知見を提供する。
弱いモデルは強力な一般化性能を示し、よく校正された予測を維持するべきである。
我々は、Charikar et al. (2024) の業績を、Kullback-Leibler の発散に基づく損失関数に拡張する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-03T15:48:28Z) - Representations Shape Weak-to-Strong Generalization: Theoretical Insights and Empirical Predictions [12.956498486569103]
W2SG(Wak-to-Strong Generalization)は、人間が将来超人的な知性をどう導くかを理解するための重要なアナロジーである。
We show that W2SG can be characterized using kernels from the principal component of weak and strong model' internal representations。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-02T01:11:51Z) - Debate Helps Weak-to-Strong Generalization [68.70065254564642]
我々は,強い事前訓練モデルを用いて人間の監督を改善する方法について検討し,弱い人間の監督を増強した強いモデルを監督する。
議論は、信頼できない強力なモデルから信頼できる情報を抽出する弱いモデルを支援することができる。
OpenAIの弱いNLPベンチマークの実験では、組み合わせアプローチがアライメントを改善することが示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-21T05:36:13Z) - Weak-to-Strong Generalization beyond Accuracy: a Pilot Study in Safety, Toxicity, and Legal Reasoning [10.752609242505953]
従来のアライメント手法は、微調整モデルへの人間のフィードバックに依存している。
人間の理解を超越したアウトプットを持つ超人的モデルには、大きな課題がある。
近年の研究では、より強力なモデルから知識を引き出すために弱いスーパーバイザーを使用している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-16T14:40:32Z) - Quantifying the Gain in Weak-to-Strong Generalization [14.453654853392619]
より弱いモデルよりも強いモデルによって達成される性能の向上は、弱いモデルによって生成されるラベル上の強モデルによって引き起こされる不適合誤差によって定量化されることを示す。
例えば、強いモデルが弱いモデルよりも改善する量を予測することができ、また、そのミスフィットエラーに基づいて、強いモデルをトレーニングするために異なる弱いモデルを選択することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-24T00:14:16Z) - Vision Superalignment: Weak-to-Strong Generalization for Vision
Foundation Models [55.919653720979824]
本稿では、より弱いモデルを用いてより強いモデルを監督する弱強一般化の概念に焦点を当てる。
弱強監督のための新規かつ適応的に調整可能な損失関数を提案する。
提案手法は, 強い一般化によって設定された性能ベンチマークを超えるだけでなく, データセット全体を用いた微調整の強いモデルの結果を上回る。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-06T06:30:34Z) - Weak-to-Strong Generalization: Eliciting Strong Capabilities With Weak
Supervision [55.196139002977525]
超人的モデルは、人間が確実に評価することが難しい複雑な方法で振る舞う。
弱いモデルの監督は、より強力なモデルの完全な能力を引き出すことができるか?
弱いモデルが生成したラベルに強い事前訓練されたモデルを鼻で微調整すると、弱いスーパーバイザーよりも一貫して性能が向上することがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-14T23:07:33Z) - Fairness Increases Adversarial Vulnerability [50.90773979394264]
フェアネスとロバストネスの間に二分法が存在することを示し、フェアネスを達成するとモデルロバストネスを減少させる。
非線形モデルと異なるアーキテクチャの実験は、複数の視覚領域における理論的発見を検証する。
フェアネスとロバストネスの良好なトレードオフを達成するためのモデルを構築するための,シンプルで効果的なソリューションを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-21T19:55:35Z) - Orthogonal Deep Models As Defense Against Black-Box Attacks [71.23669614195195]
攻撃者が標的モデルに類似したモデルを用いて攻撃を発生させるブラックボックス設定における深層モデル固有の弱点について検討する。
本稿では,深部モデルの内部表現を他のモデルに直交させる新しい勾配正規化手法を提案する。
様々な大規模モデルにおいて,本手法の有効性を検証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-26T08:29:05Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。