論文の概要: Is Moral Self-correction An Innate Capability of Large Language Models? A Mechanistic Analysis to Self-correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20513v1
• Date: Sun, 27 Oct 2024 16:52:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:14:34.008142
• Title: Is Moral Self-correction An Innate Capability of Large Language Models? A Mechanistic Analysis to Self-correction
• Title（参考訳）: モーラル自己補正は大規模言語モデルの自然能力か? : 自己補正の力学解析
• Authors: Zimo Qi, Guangliang Liu, Kristen Marie Johnson, Lu Chen,
• Abstract要約: 我々は道徳的自己補正の基本的な2つの疑問に答えることを目指している。 本研究では,異なる自己補正成分が,隠れた状態に埋め込まれた道徳にどう介入するかを検討する。 本稿では,効果的な自己補正を必要とする自己識別フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.077348519490594
• License:
• Abstract: Though intensive attentions to the self-correction capability of Large Language Models (LLMs), the underlying mechanism of this capability is still under-explored. In this paper, we aim to answer two fundamental questions for moral self-correction: (1) how different components in self-correction, such as Chain-of-Thought (CoT) reasoning, external feedback, and instructional prompts, interact to enable moral self-correction; and (2) is the self-correction one of LLMs' innate capabilities? To answer the first question, we examine how different self-correction components interact to intervene the embedded morality within hidden states, therefore contributing to different performance. For the second question, we (i) evaluate the robustness of moral self-correction by introducing natural language interventions of weak evidence into prompts; (ii) propose a validation framework, self-distinguish, that requires effective self-correction to enable LLMs to distinguish between desirable and undesirable outputs. Our experimental results indicate that there is no universally optimal self-correction method for the tasks considered, although external feedback and CoT can contribute to additional performance gains. However, our mechanistic analysis reveals negative interactions among instructional prompts, CoT, and external feedback, suggesting a conflict between internal knowledge and external feedback. The self-distinguish experiments demonstrate that while LLMs can self-correct their responses, they are unable to reliably distinguish between desired and undesired outputs. With our empirical evidence, we can conclude that moral self-correction is not an innate capability of LLMs acquired during pretraining.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の自己補正能力に注意が向けられているが、その基盤となるメカニズムはまだ解明されていない。 本稿では,道徳的自己補正に関する2つの基本的疑問に答えることを目的とする。(1) 自己補正の要素,例えば,CoT(Chain-of-Thought)推論,外部フィードバック,指導的プロンプトが,道徳的自己補正を実現するためにどのように相互作用するか,(2) LLMの自然能力の自己補正であるか。 最初の質問に答えるために、異なる自己補正成分がどのように相互作用し、隠れた状態に埋め込まれた道徳を介入し、異なるパフォーマンスに寄与するかを検討する。 2つ目の質問は 一 弱い証拠の自然言語による介入を契機に道徳的自己補正の堅牢性を評価すること。 2) LLMが望ましくない出力と望ましくない出力を区別できるように, 効果的な自己補正を必要とする検証フレームワーク, 自己識別を提案する。 実験結果から,外部フィードバックとCoTはさらなる性能向上に寄与するが,タスクに対する最適自己補正手法は存在しないことが示唆された。 しかし,我々の力学解析により,指導的インプット,CoT,外部フィードバック間の負の相互作用が明らかとなり,内部知識と外部フィードバックの相違が示唆された。 自己識別実験は、LSMは自己修正できるが、望まれない出力と望ましくない出力を確実に区別できないことを示した。 実証的な証拠により、道徳的自己補正は、事前訓練中に獲得したLLMの自然能力ではないと結論付けることができる。

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