Fugu-MT 論文翻訳(概要): Explanation, Debate, Align: A Weak-to-Strong Framework for Language Model Generalization

論文の概要: Explanation, Debate, Align: A Weak-to-Strong Framework for Language Model Generalization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07335v1
Date: Wed, 11 Sep 2024 15:16:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-12 14:03:35.662121
Title: Explanation, Debate, Align: A Weak-to-Strong Framework for Language Model Generalization
Title（参考訳）: Explanation, Debate, Align: A Weak-to-Strong Framework for Language Model Generalization
Authors: Mehrdad Zakershahrak, Samira Ghodratnama,
Abstract要約: 本稿では,言語モデルにおける弱強一般化によるモデルアライメントの新たなアプローチを提案する。このファシリテーションに基づくアプローチは、モデルの性能を高めるだけでなく、モデルアライメントの性質に関する洞察も提供することを示唆している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6629765271909505
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The rapid advancement of artificial intelligence systems has brought the challenge of AI alignment to the forefront of research, particularly in complex decision-making and task execution. As these systems surpass human-level performance in sophisticated problems, ensuring their alignment with human values, intentions, and ethical guidelines becomes crucial. Building on previous work in explanation generation for human-agent alignment, we address the more complex dynamics of multi-agent systems and human-AI teams. This paper introduces a novel approach to model alignment through weak-to-strong generalization in the context of language models. We present a framework where a strong model facilitates the improvement of a weaker model, bridging the gap between explanation generation and model alignment. Our method, formalized as a facilitation function, allows for the transfer of capabilities from advanced models to less capable ones without direct access to extensive training data. Our results suggest that this facilitation-based approach not only enhances model performance but also provides insights into the nature of model alignment and the potential for scalable oversight of AI systems.
Abstract（参考訳）: 人工知能システムの急速な進歩は、特に複雑な意思決定とタスク実行において、研究の最前線にAIアライメントの課題をもたらした。これらのシステムは、高度な問題における人間レベルのパフォーマンスを上回るため、人的価値、意図、倫理的ガイドラインとの整合性を確保することが重要である。人-エージェントアライメントのための説明生成に関するこれまでの研究に基づいて、マルチエージェントシステムと人間-AIチームのより複雑なダイナミクスに対処する。本稿では,言語モデルにおける弱強一般化によるモデルアライメントの新たなアプローチを提案する。本稿では,弱いモデルの改善を促進し,説明生成とモデルアライメントのギャップを埋める枠組みを提案する。ファシリテーション関数として形式化された本手法は,広範囲なトレーニングデータに直接アクセスすることなく,高度なモデルから低能力モデルへの機能移行を可能にする。このファシリテーションに基づくアプローチは、モデルの性能を高めるだけでなく、モデルアライメントの性質や、AIシステムのスケーラブルな監視の可能性についての洞察も提供することを示唆している。

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