論文の概要: Uncovering Factor Level Preferences to Improve Human-Model Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.06965v1
• Date: Wed, 9 Oct 2024 15:02:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-31 23:17:38.003121
• Title: Uncovering Factor Level Preferences to Improve Human-Model Alignment
• Title（参考訳）: ヒューマンモデルアライメント改善のための因子レベル設定の解明
• Authors: Juhyun Oh, Eunsu Kim, Jiseon Kim, Wenda Xu, Inha Cha, William Yang Wang, Alice Oh,
• Abstract要約: PROFILEは、好みを駆動する特定の要因の影響を明らかにし、定量化するフレームワークである。 ProFILE の因子レベル分析は、人間モデルのアライメントと不適応の背後にある 'なぜ' を説明している。 我々は、不整合要因に対処するなど、要因レベルの洞察の活用が、人間の嗜好との整合性をいかに改善するかを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.50191593880829
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite advancements in Large Language Model (LLM) alignment, understanding the reasons behind LLM preferences remains crucial for bridging the gap between desired and actual behavior. LLMs often exhibit biases or tendencies that diverge from human preferences, such as favoring certain writing styles or producing overly verbose outputs. However, current methods for evaluating preference alignment often lack explainability, relying on coarse-grained comparisons. To address this, we introduce PROFILE (PRObing Factors of InfLuence for Explainability), a novel framework that uncovers and quantifies the influence of specific factors driving preferences. PROFILE's factor level analysis explains the 'why' behind human-model alignment and misalignment, offering insights into the direction of model improvement. We apply PROFILE to analyze human and LLM preferences across three tasks: summarization, helpful response generation, and document-based question-answering. Our factor level analysis reveals a substantial discrepancy between human and LLM preferences in generation tasks, whereas LLMs show strong alignment with human preferences in evaluation tasks. We demonstrate how leveraging factor level insights, including addressing misaligned factors or exploiting the generation-evaluation gap, can improve alignment with human preferences. This work underscores the importance of explainable preference analysis and highlights PROFILE's potential to provide valuable training signals, driving further improvements in human-model alignment.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Model)のアライメントの進歩にもかかわらず、LLMの好みの背景にある理由を理解することは、望ましい行動と実際の行動のギャップを埋めるのに不可欠である。 LLMは、特定の書き方を好むか、過度に冗長なアウトプットを生成するなど、人間の好みから逸脱するバイアスや傾向を示すことが多い。 しかしながら、現在の選好アライメント評価手法は、粗い粒度の比較に依存するため、説明可能性に欠けることが多い。 これを解決するために,特定要因の影響を解明し,定量化する新しいフレームワーク PROFILE (PRObing Factors of InfLuence for Explainability) を紹介する。 PROFILE の因子レベル分析は、モデル改善の方向性に関する洞察を与えながら、人間のモデルアライメントと不適応の背後にある 'なぜ' なのかを説明している。 PROFILEを用いて、要約、有用な応答生成、文書ベースの質問応答という3つのタスクにまたがる人間とLLMの嗜好を分析する。 我々の因子レベルの分析では、生成タスクにおける人間とLLMの選好とはかなりの相違が示され、一方、LLMは評価タスクにおける人間の選好と強く一致している。 本研究では,不整合要因への対処や世代評価ギャップの活用など,要因レベルの洞察の活用が,人間の嗜好との整合性を改善することを実証する。 この研究は、説明可能な嗜好分析の重要性を強調し、PROFILEが有意義なトレーニング信号を提供する可能性を強調し、人間のモデルアライメントをさらに改善させる。

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