論文の概要: Your Weak LLM is Secretly a Strong Teacher for Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.08813v1
• Date: Fri, 13 Sep 2024 13:24:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-16 16:29:18.269276
• Title: Your Weak LLM is Secretly a Strong Teacher for Alignment
• Title（参考訳）: 弱めのLLMは、アライメントの強い教師だ
• Authors: Leitian Tao, Yixuan Li,
• Abstract要約: 既存のアライメントフレームワークは、高価な人的労力または高い計算コストの形で制約を提示します。 本稿では,上位層モデルよりも資源集約度が低い弱いLLMを用いた,有望な中間層を探索する。 弱いLLMは、完全に注釈付けされたデータに匹敵する、あるいは超えるフィードバックを提供することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.33906256866585
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The burgeoning capabilities of large language models (LLMs) have underscored the need for alignment to ensure these models act in accordance with human values and intentions. Existing alignment frameworks present constraints either in the form of expensive human effort or high computational costs. This paper explores a promising middle ground, where we employ a weak LLM that is significantly less resource-intensive than top-tier models, yet offers more automation than purely human feedback. We present a systematic study to evaluate and understand weak LLM's ability to generate feedback for alignment. Our empirical findings demonstrate that weak LLMs can provide feedback that rivals or even exceeds that of fully human-annotated data. Our study indicates a minimized impact of model size on feedback efficacy, shedding light on a scalable and sustainable alignment strategy. To deepen our understanding of alignment under weak LLM feedback, we conduct a series of qualitative and quantitative analyses, offering novel insights into the quality discrepancies between human feedback vs. weak LLM feedback.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)の急成長する能力は、これらのモデルが人間の価値観や意図に応じて動作することを保証するために、アライメントの必要性を強調している。 既存のアライメントフレームワークは、高価な人的労力または高い計算コストの形で制約を提示する。 本稿では,最上位モデルよりも資源集約度が低く,純粋に人間のフィードバックよりも自動化された弱いLLMを採用する,有望な中間層について検討する。 本稿では,弱いLCMがアライメントのためのフィードバックを生成する能力を評価するための系統的研究について述べる。 我々の経験的発見は、弱いLCMが、完全に人間に注釈付けされたデータに匹敵する、あるいは超えるフィードバックを提供することができることを示している。 本研究は、モデルサイズがフィードバックの有効性に与える影響を最小限に抑え、スケーラブルで持続可能なアライメント戦略に光を流すことを示唆している。 弱いLLMフィードバック下でのアライメントの理解を深めるため、我々は定性的かつ定量的な分析を行い、人間のフィードバックと弱いLLMフィードバックの質の相違点に関する新たな洞察を提供する。

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