論文の概要: From Yes-Men to Truth-Tellers: Addressing Sycophancy in Large Language Models with Pinpoint Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01658v1
• Date: Tue, 3 Sep 2024 07:01:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 02:43:06.859062
• Title: From Yes-Men to Truth-Tellers: Addressing Sycophancy in Large Language Models with Pinpoint Tuning
• Title（参考訳）: Yes-Men から Truth-Teller へ:ピンポイントチューニングによる大規模言語モデルにおける語彙の対応
• Authors: Wei Chen, Zhen Huang, Liang Xie, Binbin Lin, Houqiang Li, Le Lu, Xinmei Tian, Deng Cai, Yonggang Zhang, Wenxiao Wan, Xu Shen, Jieping Ye,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、ユーザプロンプトへの順守を、妥当な応答よりも優先する傾向がある。 近年の研究では、教師付き微調整(SFT)を用いて、梅毒問題を軽減することが提案されている。 そこで本研究では,特定の目的のために関心のあるモジュールを調整した新しいピンポイントチューニング(SPT)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.9648814145473
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) tend to prioritize adherence to user prompts over providing veracious responses, leading to the sycophancy issue. When challenged by users, LLMs tend to admit mistakes and provide inaccurate responses even if they initially provided the correct answer. Recent works propose to employ supervised fine-tuning (SFT) to mitigate the sycophancy issue, while it typically leads to the degeneration of LLMs' general capability. To address the challenge, we propose a novel supervised pinpoint tuning (SPT), where the region-of-interest modules are tuned for a given objective. Specifically, SPT first reveals and verifies a small percentage (<5%) of the basic modules, which significantly affect a particular behavior of LLMs. i.e., sycophancy. Subsequently, SPT merely fine-tunes these identified modules while freezing the rest. To verify the effectiveness of the proposed SPT, we conduct comprehensive experiments, demonstrating that SPT significantly mitigates the sycophancy issue of LLMs (even better than SFT). Moreover, SPT introduces limited or even no side effects on the general capability of LLMs. Our results shed light on how to precisely, effectively, and efficiently explain and improve the targeted ability of LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、適切な応答を提供するよりも、ユーザのプロンプトへの順守を優先しがちである。 ユーザから挑戦を受けると、LLMは間違いを認め、たとえ最初は正しい回答を提供していたとしても、不正確な応答を提供する傾向にある。 近年の研究では、教師付き微調整(SFT)を用いて、梅毒の問題を緩和する手法が提案されている。 この課題に対処するため,本研究では,特定の目的に対して,関心の領域を調整した新しいピンポイントチューニング(SPT)を提案する。 具体的には、SPTはまず基本モジュールの小さなパーセンテージ(5%)を明らかにし、検証する。 I. E. サイコファンシー その後、SPTはこれらのモジュールを特定し、残りのモジュールを凍結するだけである。 提案したSPTの有効性を検証するため,SPTがLLMの梅毒問題(SFTよりも優れている)を著しく軽減することを示す総合的な実験を行った。 さらに、SPT は LLM の一般的な能力に制限的あるいは全く影響しない。 その結果,LLMの目標能力を正確に,効果的に,効率的に説明し,改善する方法が明らかにされた。

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