論文の概要: SPICA: Retrieving Scenarios for Pluralistic In-Context Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10912v2
• Date: Thu, 19 Dec 2024 16:20:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 13:27:43.471571
• Title: SPICA: Retrieving Scenarios for Pluralistic In-Context Alignment
• Title（参考訳）: SPICA:多元的インコンテキストアライメントのためのシナリオの検索
• Authors: Quan Ze Chen, K. J. Kevin Feng, Chan Young Park, Amy X. Zhang,
• Abstract要約: 本研究では,文脈内サンプル検索におけるグループレベルの差異を考慮に入れたSPICAを提案する。 SPICAはシナリオバンク、グループインフォームド検索メトリクス、コンテキスト内アライメントプロンプトの3つの設計を導入している。 また,SPICAは類似度に基づく検索よりも高い評価を受けており,5点スケールで最大0.16点の改善が見られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.56394881275276
• License:
• Abstract: When different groups' values differ, one approach to model alignment is to steer models at inference time towards each group's preferences. However, techniques like in-context learning only consider similarity when drawing few-shot examples and not cross-group differences in values. We propose SPICA, a framework that accounts for group-level differences during in-context example retrieval. SPICA introduces three designs: scenario banks, group-informed retrieval metrics, and in-context alignment prompts. From an evaluation of SPICA on an alignment task collecting inputs from four demographic groups ($n = 544$), our metrics retrieve in-context examples that more closely match observed preferences, with the best prompt configuration using multiple contrastive responses to demonstrate examples. In an end-to-end evaluation ($n = 120$), we observe that SPICA is higher rated than similarity-based retrieval, with groups seeing up to a +0.16 point improvement on a 5 point scale. Additionally, gains from SPICA were more uniform, with all groups benefiting from alignment rather than only some. Finally, we find that while a group-agnostic approach can align to aggregated values, it is not most suited for divergent groups.
• Abstract（参考訳）: 異なるグループの値が異なる場合、モデルアライメントの1つのアプローチは、各グループの好みに対する推論時間でモデルをステアリングすることである。 しかし、文脈内学習のような手法は、数ショットの例を描く場合にのみ類似性を考慮し、値の群間差を考慮しない。 本研究では,文脈内サンプル検索におけるグループレベルの差異を考慮に入れたSPICAを提案する。 SPICAはシナリオバンク、グループインフォームド検索メトリクス、コンテキスト内アライメントプロンプトの3つの設計を導入している。 4つの階層群(n = 544$)から入力を収集するアライメントタスクにおけるSPICAの評価から,観測された嗜好とより密に一致したコンテキスト内サンプルを抽出し,複数のコントラスト応答を用いた最適なプロンプト構成で実例を示す。 エンドツーエンド評価(n = 120$)では、SPICAが類似性に基づく検索よりも高い評価を受けており、5点スケールで最大0.16ポイント改善するグループがある。 さらにSPICAの利得はより均一であり、すべてのグループは一部のグループよりもアライメントの恩恵を受けている。 最後に、群に依存しないアプローチは集約された値に整合できるが、発散群には最も適していないことが分かる。

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