論文の概要: Ablation is Not Enough to Emulate DPO: How Neuron Dynamics Drive Toxicity Reduction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06424v1
• Date: Sun, 10 Nov 2024 11:07:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:11:58.800936
• Title: Ablation is Not Enough to Emulate DPO: How Neuron Dynamics Drive Toxicity Reduction
• Title（参考訳）: DPOをエミュレートするにはアブレーションが十分ではない: ニューロンのダイナミクスによる毒性の低下
• Authors: Yushi Yang, Filip Sondej, Harry Mayne, Adam Mahdi,
• Abstract要約: 現在の説明では、直接選好(DPO)は、最も有毒なニューロンを減らし、残留ストリームの有毒な領域を避けるためにオフセットを学ぶことによって機能すると主張している。 ニューロンの活性化変化を毒性プローブに投影することにより、毒性の減少の31.8%は毒性の低下によるものであることがわかった。 DPOは、複数のニューロン群にまたがる効果を蓄積することで毒性を減少させ、毒性の方向の書き込みを減少させ、残留ストリームにおける抗毒性を促進する。 このことは、DPOが毒性の低下を達成するために対立するニューロン効果のバランスをとる過程であることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.562479170374811
• License:
• Abstract: Safety fine-tuning algorithms are commonly used to fine-tune language models to reduce harmful outputs, but the exact internal mechanisms of how those models achieve this remain unclear. In studying direct preference optimisation (DPO) for toxicity reduction, current explanations claim that DPO works by dampening the most toxic MLP neurons to learn an offset to avert toxic regions in the residual stream. However, by ablating the most toxic neurons and applying activation patching, we find this explanation incomplete. By projecting neuron activation changes onto a toxicity probe, we find that only 31.8\% of toxicity reduction comes from dampened toxic neurons. Instead, DPO reduces toxicity by accumulating effects across multiple neuron groups, both reducing writing in the toxic direction and promoting anti-toxicity in the residual stream. Moreover, DPO gives noisy adjustments to neuron activations, with many neurons actually increasing toxicity. This indicates that DPO is a balancing process between opposing neuron effects to achieve toxicity reduction.
• Abstract（参考訳）: 安全性の微調整アルゴリズムは、有害な出力を減らすために言語モデルを微調整するために一般的に使用されるが、これらのモデルがこれをどのように達成するかの正確な内部メカニズムは未だ不明である。 毒性減少のための直接選好最適化(DPO)の研究において、現在の説明では、DPOは最も有毒なMLPニューロンを減らし、残留ストリームの有害な領域を避けるためにオフセットを学ぶことによって機能すると主張している。 しかし、最も毒性の高いニューロンを非難し、アクティベーションパッチを適用することで、この説明は不完全であることが判明した。 ニューロンの活性化変化を毒性プローブに投影することにより、毒性の減少のわずか31.8\%は、毒性の減少によるものであることがわかった。 代わりに、DPOは、複数のニューロン群にまたがる効果を蓄積することで毒性を減少させ、毒性の方向の書き込みを減少させ、残留ストリームにおける抗毒性を促進する。 さらに、DPOはニューロンの活性化にノイズを与えるが、多くのニューロンは実際に毒性を増す。 このことは、DPOが毒性の低下を達成するために対立するニューロン効果のバランスをとる過程であることを示している。

関連論文リスト

• Large Language Models can be Strong Self-Detoxifiers [82.6594169242814]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-04T17:45:15Z)
• Model Surgery: Modulating LLM's Behavior Via Simple Parameter Editing [63.20133320524577]
  パラメータの小さなサブセットを編集することで、大きな言語モデル(LLM)の特定の振る舞いを効果的に調節できることを示す。 我々の手法は、RealToxicityPromptsデータセットで最大90.0%の毒性を減少させ、ToxiGenで49.2%を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-11T17:52:03Z)
• Towards Building a Robust Toxicity Predictor [13.162016701556725]
  本稿では, 有害なテキストサンプルを良性として予測するために, SOTAテキスト分類器に小さな単語レベルの摂動を導入し, 新たな逆攻撃であるtexttToxicTrapを提案する。 2つの新しい目標関数の設計により、ToxicTrapはマルチクラスおよびマルチラベルの有害言語検知器の弱点を特定することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-09T22:56:05Z)
• Detoxifying Large Language Models via Knowledge Editing [57.0669577257301]
  本稿では,Large Language Models (LLM) のデトックス化のための知識編集手法について検討する。 我々は、強力な攻撃プロンプトを持つ9つの安全でないカテゴリをカバーするベンチマーク、SafeEditを構築した。 いくつかの知識編集手法を用いて実験を行い、知識編集がLLMを解毒する可能性を示し、汎用性能に限られた影響を与えていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-21T15:18:30Z)
• Unveiling the Implicit Toxicity in Large Language Models [77.90933074675543]
  大きな言語モデル(LLM)のオープンエンドネスと、その優れた機能を組み合わせることで、悪意のある使用のために悪用された場合、新たな安全性上の問題が発生する可能性がある。 LLMは、単純なゼロショットプロンプトによる検出が極めて困難である様々な暗黙的な有毒な出力を生成することができることを示す。 我々は,LLMの暗黙的毒性をさらに誘発する強化学習(RL)に基づく攻撃法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-29T06:42:36Z)
• Challenges in Detoxifying Language Models [44.48396735574315]
  大規模言語モデル(LM)は極めて流動的なテキストを生成し、NLPタスクに効率よく適応できる。 安全性の観点から生成したテキストの品質の測定と保証は、実世界におけるLMのデプロイに不可欠である。 我々は, 自動評価と人的評価の両方に関して, いくつかの毒性軽減戦略を評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-15T17:27:06Z)
• RealToxicityPrompts: Evaluating Neural Toxic Degeneration in Language Models [93.151822563361]
  事前訓練されたニューラルネットワークモデル(LM)は、安全なデプロイメントを妨げる人種差別的、性差別的、その他の有害な言語を生成する傾向にある。 本研究では, 予め訓練したLMが有害な言語を生成できる範囲と, 有害な変性を防止するための制御可能なテキスト生成アルゴリズムの有効性について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-24T03:17:19Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。