論文の概要: Sycophancy in Large Language Models: Causes and Mitigations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15287v1
• Date: Fri, 22 Nov 2024 16:56:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:24:19.309616
• Title: Sycophancy in Large Language Models: Causes and Mitigations
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおけるシクロファンシー:原因と緩和
• Authors: Lars Malmqvist,
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) は、幅広い自然言語処理タスクにおいて顕著な機能を示した。 シコファンの行動を示す傾向は、その信頼性と倫理的展開に重大なリスクをもたらす。 本稿では, LLMにおけるサイコフィナンシーの技術的調査を行い, その原因, 影響, 潜在的な緩和戦略について分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities across a wide range of natural language processing tasks. However, their tendency to exhibit sycophantic behavior - excessively agreeing with or flattering users - poses significant risks to their reliability and ethical deployment. This paper provides a technical survey of sycophancy in LLMs, analyzing its causes, impacts, and potential mitigation strategies. We review recent work on measuring and quantifying sycophantic tendencies, examine the relationship between sycophancy and other challenges like hallucination and bias, and evaluate promising techniques for reducing sycophancy while maintaining model performance. Key approaches explored include improved training data, novel fine-tuning methods, post-deployment control mechanisms, and decoding strategies. We also discuss the broader implications of sycophancy for AI alignment and propose directions for future research. Our analysis suggests that mitigating sycophancy is crucial for developing more robust, reliable, and ethically-aligned language models.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) は、幅広い自然言語処理タスクにおいて顕著な機能を示した。 しかし、これらの傾向は、過度にユーザーに同意したり、平らにしたりする、幻覚的行動を示す傾向にあり、彼らの信頼性と倫理的展開に重大なリスクをもたらす。 本稿では, LLMにおけるサイコフィナンシーの技術的調査を行い, その原因, 影響, 潜在的な緩和戦略について分析する。 梅毒傾向の測定と定量化に関する最近の研究を概観し、幻覚や偏見といった他の課題と梅毒との関係を検証し、モデル性能を維持しながら梅毒を減少させる有望な技術を評価する。 主なアプローチとしては、トレーニングデータの改善、新しい微調整方法、デプロイ後制御機構、デコード戦略などがある。 また、AIアライメントのための薬局の広義の意味についても論じ、今後の研究の方向性を提案する。 我々の分析は、より堅牢で信頼性があり、倫理的に整合した言語モデルを開発するためには、梅毒の緩和が不可欠であることを示唆している。

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