論文の概要: Impact of Decoding Methods on Human Alignment of Conversational LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19526v1
• Date: Sun, 28 Jul 2024 16:31:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-30 17:42:21.038486
• Title: Impact of Decoding Methods on Human Alignment of Conversational LLMs
• Title（参考訳）: 会話型LLMの人間のアライメントに及ぼす復号法の影響
• Authors: Shaz Furniturewala, Kokil Jaidka, Yashvardhan Sharma,
• Abstract要約: 我々は, 物質, スタイル, 心理指標の配向に関する新しい尺度を提示する。 タスク指向のデータセットとオープンエンドのデータセットは、アライメントの点で異なる結果が得られます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.673312535250263
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To be included into chatbot systems, Large language models (LLMs) must be aligned with human conversational conventions. However, being trained mainly on web-scraped data gives existing LLMs a voice closer to informational text than actual human speech. In this paper, we examine the effect of decoding methods on the alignment between LLM-generated and human conversations, including Beam Search, Top K Sampling, and Nucleus Sampling. We present new measures of alignment in substance, style, and psychometric orientation, and experiment with two conversation datasets. Our results provide subtle insights: better alignment is attributed to fewer beams in Beam Search and lower values of P in Nucleus Sampling. We also find that task-oriented and open-ended datasets perform differently in terms of alignment, indicating the significance of taking into account the context of the interaction.
• Abstract（参考訳）: チャットボットシステムに組み込むには、Large Language Model (LLM) は人間の会話の慣行に合わせる必要がある。 しかし、主にウェブスクラッドデータに基づいて訓練されることで、既存のLLMは実際の人間の音声よりも情報テキストに近い声が得られる。 本稿では,ビームサーチ,トップKサンプリング,ヌクレスサンプリングなど,LLM生成と人間の会話のアライメントに対する復号法の効果について検討する。 物質, スタイル, 心理指標の配向の新たな尺度を提案し, 2つの会話データセットを用いて実験を行った。 その結果,ビームサーチではビームのアライメントが小さく,Nucleus SmplingではPの値が低くなるという微妙な洞察を得た。 また、タスク指向のデータセットとオープンエンドのデータセットはアライメントの観点から異なるパフォーマンスを示し、インタラクションのコンテキストを考慮することの重要性を示している。

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