論文の概要: Large Language Models can be Strong Self-Detoxifiers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03818v1
• Date: Fri, 4 Oct 2024 17:45:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-02 16:00:59.547731
• Title: Large Language Models can be Strong Self-Detoxifiers
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルは強い自己解凍器になり得る
• Authors: Ching-Yun Ko, Pin-Yu Chen, Payel Das, Youssef Mroueh, Soham Dan, Georgios Kollias, Subhajit Chaudhury, Tejaswini Pedapati, Luca Daniel,
• Abstract要約: SASA(Self-disciplined Autoregressive Smpling)は、大規模言語モデル(LLM)の毒性低減のための軽量制御復号アルゴリズムである。 SASAは、自己回帰サンプリング戦略を調整することにより、電流出力のマージンを追跡し、有害な部分空間から世代を分離する。 Llama-3.1-Instruct (8B), Llama-2 (7B), GPT2-L model with the RealToxicityPrompts, BOLD, and AttaQ benchmarks。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.6594169242814
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reducing the likelihood of generating harmful and toxic output is an essential task when aligning large language models (LLMs). Existing methods mainly rely on training an external reward model (i.e., another language model) or fine-tuning the LLM using self-generated data to influence the outcome. In this paper, we show that LLMs have the capability of self-detoxification without the use of an additional reward model or re-training. We propose \textit{Self-disciplined Autoregressive Sampling (SASA)}, a lightweight controlled decoding algorithm for toxicity reduction of LLMs. SASA leverages the contextual representations from an LLM to learn linear subspaces characterizing toxic v.s. non-toxic output in analytical forms. When auto-completing a response token-by-token, SASA dynamically tracks the margin of the current output to steer the generation away from the toxic subspace, by adjusting the autoregressive sampling strategy. Evaluated on LLMs of different scale and nature, namely Llama-3.1-Instruct (8B), Llama-2 (7B), and GPT2-L models with the RealToxicityPrompts, BOLD, and AttaQ benchmarks, SASA markedly enhances the quality of the generated sentences relative to the original models and attains comparable performance to state-of-the-art detoxification techniques, significantly reducing the toxicity level by only using the LLM's internal representations.
• Abstract（参考訳）: 有害で有害な出力を生成する可能性を減らすことは、大きな言語モデル(LLM)を整列させる上で必須の課題である。 既存の手法は主に、外部報酬モデル(例えば、他の言語モデル)のトレーニングや、自己生成データを用いてLPMを微調整することに依存している。 本稿では,LLMが付加的な報酬モデルや再学習を使わずに自己解毒能力を有することを示す。 本稿では,LSMの毒性低減のための軽量制御復号アルゴリズムである‘textit{Self-disciplined Autoregressive Sampling (SASA) を提案する。 SASA は LLM の文脈表現を利用して、分析形式で有毒な v.s. 非有毒な出力を特徴付ける線形部分空間を学習する。 応答トークンをトーケンで自動補完する場合、SASAは、自動回帰サンプリング戦略を調整することにより、現在の出力のマージンを動的に追跡し、有害なサブスペースから退避させる。 Llama-3.1-Instruct (8B), Llama-2 (7B), GPT2-L model with the RealToxicityPrompts, BOLD, and AttaQ benchmarks, SASAは、異なるスケールと性質のLLM(Llama-3.1-Instruct (8B), Llama-2 (7B), GPT2-L model with the RealToxicityPrompts, BOLD, AttaQ benchmarks, SASAは、元のモデルと比較して生成された文の質を著しく向上し、最先端のデトキシ化技術に匹敵する性能を達成し、LLMの内部表現のみを使用することで毒性レベルを著しく低減した。

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