Fugu-MT 論文翻訳(概要): Beyond Under-Alignment: Atomic Preference Enhanced Factuality Tuning for Large Language Models

論文の概要: Beyond Under-Alignment: Atomic Preference Enhanced Factuality Tuning for Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12416v1
Date: Tue, 18 Jun 2024 09:07:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-19 19:46:52.533095
Title: Beyond Under-Alignment: Atomic Preference Enhanced Factuality Tuning for Large Language Models
Title（参考訳）: アンダーアライメントを超えて:大規模言語モデルのためのアトミックな優先度向上によるファクチュアリティチューニング
Authors: Hongbang Yuan, Yubo Chen, Pengfei Cao, Zhuoran Jin, Kang Liu, Jun Zhao,
Abstract要約: 様々な選好学習アルゴリズムによって調整された異なるモデルの事実性を評価する。 textbfAtomic textbfPreference textbfEnhanced textbfFactuality textbfTuning を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.015202590038996
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Large language models (LLMs) have achieved remarkable success but still tend to generate factually erroneous responses, a phenomenon known as hallucination. A recent trend is to use preference learning to fine-tune models to align with factuality. However, existing work primarily evaluates fine-tuned models on in-domain (ID) datasets and the factuality on out-of-domain (OOD) datasets remains underexplored. In this paper, we conduct a comprehensive evaluation of the factuality of different models tuned by various preference learning algorithms and demonstrate that their performance on OOD datasets either increases minimally or decreases. Subsequently, we reveal that the main cause of model's failure to uphold factuality under a distribution shift is \textbf{under-alignment}, rather than \textbf{over-alignment}, by analyzing the token distribution shift of the models before and after tuning. Finally, we propose \textbf{APEFT} (\textbf{A}tomic \textbf{P}reference \textbf{E}nhanced \textbf{F}actuality \textbf{T}uning), a framework that enhances model's awareness of factuality at the granularity of individual facts. Extensive experiments demonstrate that APEFT improves model performance by an average of $\boldsymbol{3.45\%}$ on both ID and OOD datasets, which is highly effective.
Abstract（参考訳）: 大型言語モデル(LLM)は目覚ましい成功を収めているが、いまだに幻覚と呼ばれる現象である事実的に誤った反応を生じさせる傾向がある。最近のトレンドは、好みの学習を使ってモデルを微調整し、事実と一致させることである。しかし、既存の研究は主にドメイン内(ID)データセットの微調整モデルを評価しており、ドメイン外(OOD)データセットの事実はいまだ調査されていない。本稿では,様々な選好学習アルゴリズムによって調整された異なるモデルの事実性を総合的に評価し,OODデータセット上での性能が最小限に向上するか低下するかを示す。その後、モデルが現実性を維持できなかった主な原因は、調整前後のモデルのトークン分布シフトを分析することによって、 \textbf{under-alignment} ではなく \textbf{under-alignment} であることが明らかとなった。最後に、個々の事実の粒度におけるモデルによる事実の認識を高めるフレームワークである \textbf{APEFT} (\textbf{A}tomic \textbf{P}reference \textbf{E}nhanced \textbf{F}actuality \textbf{T}uning) を提案する。 APEFTは、IDデータセットとOODデータセットの両方で平均$\boldsymbol{3.45\%}$でモデル性能を向上し、非常に効果的であることを示した。

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