論文の概要: Understanding the Capabilities and Limitations of Weak-to-Strong Generalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01458v1
• Date: Mon, 03 Feb 2025 15:48:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:03:57.952194
• Title: Understanding the Capabilities and Limitations of Weak-to-Strong Generalization
• Title（参考訳）: 弱-ストロング一般化の能力と限界を理解する
• Authors: Wei Yao, Wenkai Yang, Ziqiao Wang, Yankai Lin, Yong Liu,
• Abstract要約: 弱強一般化に関する理論的知見を提供する。 弱いモデルは強力な一般化性能を示し、よく校正された予測を維持するべきである。 我々は、Charikar et al. (2024) の業績を、Kullback-Leibler の発散に基づく損失関数に拡張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.793180521446466
• License:
• Abstract: Weak-to-strong generalization, where weakly supervised strong models outperform their weaker teachers, offers a promising approach to aligning superhuman models with human values. To deepen the understanding of this approach, we provide theoretical insights into its capabilities and limitations. First, in the classification setting, we establish upper and lower generalization error bounds for the strong model, identifying the primary limitations as stemming from the weak model's generalization error and the optimization objective itself. Additionally, we derive lower and upper bounds on the calibration error of the strong model. These theoretical bounds reveal two critical insights: (1) the weak model should demonstrate strong generalization performance and maintain well-calibrated predictions, and (2) the strong model's training process must strike a careful balance, as excessive optimization could undermine its generalization capability by over-relying on the weak supervision signals. Finally, in the regression setting, we extend the work of Charikar et al. (2024) to a loss function based on Kullback-Leibler (KL) divergence, offering guarantees that the strong student can outperform its weak teacher by at least the magnitude of their disagreement. We conduct sufficient experiments to validate our theory.
• Abstract（参考訳）: 弱教師の強いモデルを弱教師が監督する弱者一般化は、超人的なモデルを人間的価値と整合させる、有望なアプローチを提供する。 このアプローチの理解を深めるために、我々はその能力と限界に関する理論的洞察を提供する。 まず、分類設定において、弱モデルの一般化誤差と最適化目標自体から派生した一次極限を同定し、強モデルに対する上下の一般化誤差境界を確立する。 さらに、強いモデルの校正誤差に基づいて、下限と上限を導出する。 これらの理論的境界は、(1)弱いモデルが強い一般化性能を示し、よく校正された予測を維持すること、(2)強いモデルのトレーニングプロセスが弱い監視信号の過度な調整によって一般化能力を損なう可能性があるため、慎重にバランスを取らなければならないこと、の2つの重要な洞察を示している。 最後に、回帰環境では、Charikar et al (2024) の著作をKullback-Leibler (KL) の発散に基づく損失関数に拡張し、強い学生が少なくともその不一致の程度でその弱い教師より優れていることを保証する。 我々は理論を検証するのに十分な実験を行う。

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