論文の概要: Orchestrating LLMs with Different Personalizations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04181v1
• Date: Thu, 4 Jul 2024 22:55:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-08 14:50:59.606532
• Title: Orchestrating LLMs with Different Personalizations
• Title（参考訳）: パーソナライゼーションの異なるLLMのオーケストレーション
• Authors: Jin Peng Zhou, Katie Z Luo, Jingwen Gu, Jason Yuan, Kilian Q. Weinberger, Wen Sun,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)と個人の嗜好を一致させる新しいアプローチを提案する。 有用性、簡潔性、ユーモアなど、複数の次元に沿って記述された嗜好を踏まえると、ゴールは、この仕様に最もよく準拠する再訓練をせずにLLMを作成することである。 1つの特定の選好次元で訓練された専門的なLSMから始め、各トーケンレベルで出力をマージするブラックボックス法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.344891363780576
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a novel approach to aligning large language models (LLMs) with individual human preferences, sometimes referred to as Reinforcement Learning from \textit{Personalized} Human Feedback (RLPHF). Given stated preferences along multiple dimensions, such as helpfulness, conciseness, or humor, the goal is to create an LLM without re-training that best adheres to this specification. Starting from specialized expert LLMs, each trained for one such particular preference dimension, we propose a black-box method that merges their outputs on a per-token level. We train a lightweight Preference Control Model (PCM) that dynamically translates the preference description and current context into next-token prediction weights. By combining the expert models' outputs at the token level, our approach dynamically generates text that optimizes the given preference. Empirical tests show that our method matches or surpasses existing preference merging techniques, providing a scalable, efficient alternative to fine-tuning LLMs for individual personalization.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を個人の嗜好と整合させる新しいアプローチを提案する。 有用性、簡潔性、ユーモアなど、複数の次元に沿って記述された嗜好を踏まえると、ゴールは、この仕様に最もよく準拠する再訓練をせずにLLMを作成することである。 特殊専門家のLSMから、それぞれが特定の選好次元を訓練し、その出力をトーケンレベルでマージするブラックボックス法を提案する。 我々は、好み記述と現在のコンテキストを次トーケン予測重みに動的に変換する軽量なPreference Control Model (PCM) を訓練する。 トークンレベルでの専門家モデルの出力を組み合わせることで、我々のアプローチは与えられた好みを最適化するテキストを動的に生成する。 実証実験により,提案手法は従来の選好マージ手法と一致するか,あるいは超越しているかを示し,個人化のための微調整 LLM に代わるスケーラブルで効率的な代替手段を提供する。

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