論文の概要: WildFeedback: Aligning LLMs With In-situ User Interactions And Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15549v3
• Date: Sun, 06 Apr 2025 20:18:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-08 20:14:38.610482
• Title: WildFeedback: Aligning LLMs With In-situ User Interactions And Feedback
• Title（参考訳）: WildFeedback: その場でのユーザーインタラクションとフィードバックによるLLMの調整
• Authors: Taiwei Shi, Zhuoer Wang, Longqi Yang, Ying-Chun Lin, Zexue He, Mengting Wan, Pei Zhou, Sujay Jauhar, Sihao Chen, Shan Xia, Hongfei Zhang, Jieyu Zhao, Xiaofeng Xu, Xia Song, Jennifer Neville,
• Abstract要約: WildFeedbackは、大規模言語モデル(LLM)との会話中にユーザからのフィードバックをその場で活用して、好みのデータセットを自動的に作成する新しいフレームワークである。 実験の結果,WildFeedbackデータセットを微調整したLCMは,ユーザの好みに合わせて大幅に改善されていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.06000681394939
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As large language models (LLMs) continue to advance, aligning these models with human preferences has emerged as a critical challenge. Traditional alignment methods, relying on human or LLM annotated datasets, are limited by their resource-intensive nature, inherent subjectivity, misalignment with real-world user preferences, and the risk of feedback loops that amplify model biases. To overcome these limitations, we introduce WildFeedback, a novel framework that leverages in-situ user feedback during conversations with LLMs to create preference datasets automatically. Given a corpus of multi-turn user-LLM conversation, WildFeedback identifies and classifies user feedback to LLM responses between conversation turns. The user feedback is then used to create examples of preferred and dispreferred responses according to users' preference. Our experiments demonstrate that LLMs fine-tuned on WildFeedback dataset exhibit significantly improved alignment with user preferences, as evidenced by both traditional benchmarks and our proposed checklist-guided evaluation. By incorporating in-situ feedback from actual users, WildFeedback addresses the scalability, subjectivity, and bias challenges that plague existing approaches, marking a significant step toward developing LLMs that are more responsive to the diverse and evolving needs of their users.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)が進歩を続けるにつれ、これらのモデルと人間の嗜好の整合が重要な課題として浮上している。 従来のアライメント手法は、人間またはLLMアノテートデータセットに依存しており、リソース集約性、本質的な主観性、現実世界のユーザの嗜好との相違、モデルバイアスを増幅するフィードバックループのリスクによって制限されている。 これらの制限を克服するために、LLMとの会話中にin-situユーザーフィードバックを活用して好みデータセットを自動的に作成する新しいフレームワークWildFeedbackを紹介した。 マルチターンのユーザ-LLM会話のコーパスを与えられたWildFeedbackは、会話のターン間のLLM応答に対するユーザのフィードバックを特定し、分類する。 ユーザのフィードバックは、ユーザの好みに応じて、好ましくない反応の例を作成するために使用される。 実験により,WildFeedbackデータセットを微調整したLCMは,従来のベンチマークと提案したチェックリスト誘導評価の両方で証明されたように,ユーザの嗜好との整合性を大幅に向上したことが示された。 WildFeedbackは、実際のユーザからのその場からのフィードバックを取り入れることで、既存のアプローチを悩ませているスケーラビリティ、主観性、バイアスの課題に対処する。

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