論文の概要: Transcendence: Generative Models Can Outperform The Experts That Train Them

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11741v4
• Date: Sat, 12 Oct 2024 18:46:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-15 15:04:05.508418
• Title: Transcendence: Generative Models Can Outperform The Experts That Train Them
• Title（参考訳）: Transcendence: 生成モデルは、トレーニングするエキスパートより優れている
• Authors: Edwin Zhang, Vincent Zhu, Naomi Saphra, Anat Kleiman, Benjamin L. Edelman, Milind Tambe, Sham M. Kakade, Eran Malach,
• Abstract要約: 生成モデルがデータを生成する専門家の能力を超える能力を達成するとき、超越現象を研究する。 我々は,自動回帰変換器をトレーニングして,ゲームスクリプティングからチェスを学習し,トレーニングされたモデルが,データセットのすべてのプレイヤーよりも優れたパフォーマンスが得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.885802048647655
• License:
• Abstract: Generative models are trained with the simple objective of imitating the conditional probability distribution induced by the data they are trained on. Therefore, when trained on data generated by humans, we may not expect the artificial model to outperform the humans on their original objectives. In this work, we study the phenomenon of transcendence: when a generative model achieves capabilities that surpass the abilities of the experts generating its data. We demonstrate transcendence by training an autoregressive transformer to play chess from game transcripts, and show that the trained model can sometimes achieve better performance than all players in the dataset. We theoretically prove that transcendence can be enabled by low-temperature sampling, and rigorously assess this claim experimentally. Finally, we discuss other sources of transcendence, laying the groundwork for future investigation of this phenomenon in a broader setting.
• Abstract（参考訳）: 生成モデルは、訓練されたデータによって誘導される条件付き確率分布を模倣する単純な目的で訓練される。 したがって、人間が生成したデータに基づいてトレーニングを行う場合、人工モデルが本来の目的において人間より優れているとは期待できない。 本研究では,超越現象(生成モデルがデータを生成する専門家の能力を超える能力を達成する場合)について検討する。 我々は,自動回帰変換器をトレーニングして,ゲームスクリプティングからチェスを学習し,トレーニングされたモデルが,データセットのすべてのプレイヤーよりも優れたパフォーマンスが得られることを示す。 理論的には,超越性は低温サンプリングによって実現可能であることを証明し,この主張を実験的に評価する。 最後に,他の超越源について論じ,この現象の今後の研究の基盤をより広範に展開する。

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