論文の概要: Extracting and Understanding the Superficial Knowledge in Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04602v1
• Date: Fri, 07 Feb 2025 01:32:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:58:27.769136
• Title: Extracting and Understanding the Superficial Knowledge in Alignment
• Title（参考訳）: アライメントにおける表面知識の抽出と理解
• Authors: Runjin Chen, Gabriel Jacob Perin, Xuxi Chen, Xilun Chen, Yan Han, Nina S. T. Hirata, Junyuan Hong, Bhavya Kailkhura,
• Abstract要約: 近年の研究では、より単純な方法により、より低コストでアライメントが達成できることが示されている。 我々は表面的知識の概念を定式化し、簡単に再帰トークンによって獲得できる知識として定義する。 その結果,表面的な知識はアライメントのかなりの部分を占めるが,物語全体ではないことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.7195872480506
• License:
• Abstract: Alignment of large language models (LLMs) with human values and preferences, often achieved through fine-tuning based on human feedback, is essential for ensuring safe and responsible AI behaviors. However, the process typically requires substantial data and computation resources. Recent studies have revealed that alignment might be attainable at lower costs through simpler methods, such as in-context learning. This leads to the question: Is alignment predominantly superficial? In this paper, we delve into this question and provide a quantitative analysis. We formalize the concept of superficial knowledge, defining it as knowledge that can be acquired through easily token restyling, without affecting the model's ability to capture underlying causal relationships between tokens. We propose a method to extract and isolate superficial knowledge from aligned models, focusing on the shallow modifications to the final token selection process. By comparing models augmented only with superficial knowledge to fully aligned models, we quantify the superficial portion of alignment. Our findings reveal that while superficial knowledge constitutes a significant portion of alignment, particularly in safety and detoxification tasks, it is not the whole story. Tasks requiring reasoning and contextual understanding still rely on deeper knowledge. Additionally, we demonstrate two practical advantages of isolated superficial knowledge: (1) it can be transferred between models, enabling efficient offsite alignment of larger models using extracted superficial knowledge from smaller models, and (2) it is recoverable, allowing for the restoration of alignment in compromised models without sacrificing performance.
• Abstract（参考訳）: 人間の価値観と好みを持つ大規模言語モデル(LLM)のアライメントは、人間のフィードバックに基づいた微調整によって達成されることが多く、安全で責任のあるAI行動を保証する上で不可欠である。 しかし、プロセスは通常、かなりのデータと計算資源を必要とする。 近年の研究では、文脈内学習のような単純な手法により、より低コストでアライメントが達成できることが示されている。 アライメントは主に表面的であるか? 本稿では,この問題を掘り下げ,定量的解析を行う。 我々は表面的知識の概念を形式化し、トークン間の因果関係を捕捉するモデルの能力に影響を与えることなく、容易に再帰することのできる知識として定義する。 そこで本研究では,最終トークン選択プロセスの浅い修正に着目し,階層モデルから表層知識を抽出し,抽出する手法を提案する。 拡張されたモデルと表層知識のみを完全整列モデルと比較することにより、表層アライメント部分の定量化を行う。 表面的な知識は,特に安全性と解毒作業において,アライメントの重要な部分を占めるが,その全体像ではない。 推論と文脈的理解を必要とするタスクは、いまだに深い知識に依存している。 さらに, 分離された表層知識の実用的利点として, 1) モデル間で移動可能で, より小さなモデルから抽出した表層知識を用いて大規模モデルの効率的なオフサイトアライメントが可能であり, (2) 復元可能で, 性能を犠牲にすることなく, 妥協されたモデルのアライメントを復元できる。

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