論文の概要: Deliberative Alignment: Reasoning Enables Safer Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16339v1
• Date: Fri, 20 Dec 2024 21:00:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 16:02:04.738850
• Title: Deliberative Alignment: Reasoning Enables Safer Language Models
• Title（参考訳）: デリバティブなアライメント: 推論により、より安全な言語モデルを可能にする
• Authors: Melody Y. Guan, Manas Joglekar, Eric Wallace, Saachi Jain, Boaz Barak, Alec Heylar, Rachel Dias, Andrea Vallone, Hongyu Ren, Jason Wei, Hyung Won Chung, Sam Toyer, Johannes Heidecke, Alex Beutel, Amelia Glaese,
• Abstract要約: モデルセーフティ仕様を教える新しいパラダイムであるDeliberative Alignmentを紹介します。 このアプローチを使ってOpenAIのoシリーズモデルを整列させ、人書きのチェーンや回答を必要とせず、OpenAIの安全ポリシーに極めて正確な順守を実現しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.60765108418062
• License:
• Abstract: As large-scale language models increasingly impact safety-critical domains, ensuring their reliable adherence to well-defined principles remains a fundamental challenge. We introduce Deliberative Alignment, a new paradigm that directly teaches the model safety specifications and trains it to explicitly recall and accurately reason over the specifications before answering. We used this approach to align OpenAI's o-series models, and achieved highly precise adherence to OpenAI's safety policies, without requiring human-written chain-of-thoughts or answers. Deliberative Alignment pushes the Pareto frontier by simultaneously increasing robustness to jailbreaks while decreasing overrefusal rates, and also improves out-of-distribution generalization. We demonstrate that reasoning over explicitly specified policies enables more scalable, trustworthy, and interpretable alignment.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルが安全クリティカルな領域にますます影響を及ぼす中、明確に定義された原則への信頼性の高い準拠を保証することは、依然として根本的な課題である。 モデルセーフティ仕様を直接教える新しいパラダイムであるDeliberative Alignmentを紹介します。 このアプローチを使ってOpenAIのoシリーズモデルを整列させ、人書きのチェーンや回答を必要とせず、OpenAIの安全ポリシーに極めて正確な順守を実現しました。 デリバティブ・アライメント(Deliberative Alignment)はパレト・フロンティアを強固にし、脱獄率を下げながら脱獄を同時に増加させ、流通の一般化を改善する。 明示されたポリシーに対する推論は、よりスケーラブルで信頼性があり、解釈可能なアライメントを可能にします。

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