論文の概要: ZEBRA: Leveraging Model-Behavioral Knowledge for Zero-Annotation Preference Dataset Construction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.18744v2
• Date: Tue, 20 May 2025 23:20:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-22 15:42:57.719633
• Title: ZEBRA: Leveraging Model-Behavioral Knowledge for Zero-Annotation Preference Dataset Construction
• Title（参考訳）: ZEBRA:ゼロアノテーション参照データセット構築のためのモデル行動知識の活用
• Authors: Jeesu Jung, Chanjun Park, Sangkeun Jung,
• Abstract要約: ZEBRAは、モデル行動知識を活用することにより、嗜好データを構成するモデルビヘイビアワイドゼロアノテーションフレームワークである。 ZEBRAは、元のモデルの品質と類似性を評価し、完全にインスタンスレベルのアノテーションをバイパスすることで、レスポンスペアをバイナライズする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.970904425631548
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Recent efforts in LLM alignment have focused on constructing large-scale preference datasets via human or Artificial Intelligence (AI) annotators. However, such approaches rely on instance-wise supervision, incurring substantial annotation cost and limited interpretability. In this paper, we propose ZEBRA - a model behavior-wise zero-annotation framework that constructs preference data by leveraging model behavior knowledge derived from benchmark performances. ZEBRA binarizes response pairs by evaluating the quality and similarity of their origin models, entirely bypassing instance-level annotation. This allows scalable, controllable, and cost-effective alignment data generation. Empirical results show that ZEBRA achieves alignment performance comparable to instance-supervised methods, despite requiring no manual or model-based labeling.
• Abstract（参考訳）: LLMアライメントにおける最近の取り組みは、人間または人工知能(AI)アノテータによる大規模な嗜好データセットの構築に焦点を当てている。 しかし、このようなアプローチはインスタンス単位での監視に依存しており、相当なアノテーションコストと限定的な解釈可能性をもたらす。 本稿では、ベンチマーク性能から得られたモデル行動知識を活用して、嗜好データを構成するモデル行動ワイドゼロアノテーションフレームワークであるZEBRAを提案する。 ZEBRAは、元のモデルの品質と類似性を評価し、完全にインスタンスレベルのアノテーションをバイパスすることで、レスポンスペアをバイナライズする。 これにより、スケーラブルで、制御可能で、費用対効果の高いアライメントデータ生成が可能になる。 実験の結果、ZEBRAは手動やモデルベースのラベリングを必要としないにもかかわらず、インスタンス管理手法に匹敵するアライメント性能を達成していることがわかった。

関連論文リスト

• Leveraging Reasoning Model Answers to Enhance Non-Reasoning Model Capability [16.441081996257576]
  我々は、推論集約モデルを利用して、計算負荷の少ない非推論モデルを改善することを提案する。 我々は、様々なベンチマークで一貫した改善を示し、モデルが直接質問に答える能力を向上するこのアプローチの可能性を強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-13T16:26:56Z)
• Model Utility Law: Evaluating LLMs beyond Performance through Mechanism Interpretable Metric [99.56567010306807]
  大規模言語モデル(LLM)は、学術、産業、そして日々のアプリケーションに欠かせないものになっている。 大規模言語モデル (LLM) 時代における評価の課題の1つは一般化問題である。 従来の性能スコアを補完するメカニズムの解釈可能性向上指標であるモデル利用指数(MUI)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-10T04:09:47Z)
• IPO: Your Language Model is Secretly a Preference Classifier [1.8921784053120494]
  人からのフィードバックから強化学習(RLHF)が,大規模言語モデルと人間の嗜好を整合させる主要な手法として登場した。 そこで本稿では,LLMを選好分類器として提案することで,外部からのフィードバックや報酬モデルへの依存を低減し,選好を得る。 この結果から、IPOを通じてトレーニングされたモデルは、最先端の報酬モデルを使って好みを得られるモデルに匹敵するパフォーマンスを達成できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-22T10:59:11Z)
• Disentangling Length Bias In Preference Learning Via Response-Conditioned Modeling [87.17041933863041]
  本稿では,応答条件付きBradley-Terryモデルを提案する。 また、大規模言語モデルの直接ポリシー最適化(DPO)にRc-BTモデルを利用するRc-DPOアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-02T14:50:25Z)
• Optimizing Sequential Recommendation Models with Scaling Laws and Approximate Entropy [104.48511402784763]
  SRモデルの性能法則は,モデルの性能とデータ品質の関係を理論的に調査し,モデル化することを目的としている。 データ品質を評価するために、従来のデータ量メトリクスと比較して、より曖昧なアプローチを示すために、近似エントロピー(ApEn)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-30T10:56:30Z)
• Ordinal Preference Optimization: Aligning Human Preferences via NDCG [28.745322441961438]
  我々は、NDCGを異なる代理損失で近似することで、エンドツーエンドの選好最適化アルゴリズムを開発する。 OPOは、AlpacaEvalのような評価セットや一般的なベンチマークにおいて、既存のペアワイズおよびリストワイズアプローチよりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-06T03:49:28Z)
• Margin Matching Preference Optimization: Enhanced Model Alignment with Granular Feedback [64.67540769692074]
  人間のフィードバックからの強化学習など、アライメント技術で微調整された大規模言語モデル(LLM)は、これまでで最も有能なAIシステムの開発に役立っている。 マージンマッチング選好最適化(MMPO)と呼ばれる手法を導入し、相対的な品質マージンを最適化し、LLMポリシーと報酬モデルを改善する。 人間とAIの両方のフィードバックデータによる実験によると、MMPOはMT-benchやRewardBenchといった一般的なベンチマークにおいて、ベースラインメソッドよりも一貫してパフォーマンスが向上している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-04T04:56:11Z)
• Self-supervised Preference Optimization: Enhance Your Language Model with Preference Degree Awareness [27.43137305486112]
  本稿では,自己監督的選好度損失とアライメント損失を組み合わせた自己監督的選好度損失を構成する,新しい自己監督的選好最適化(SPO)フレームワークを提案する。 その結果,SPOを既存の好み最適化手法とシームレスに統合し,最先端性能を実現することができた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-26T12:37:26Z)
• TSO: Self-Training with Scaled Preference Optimization [14.3799656174528]
  我々は、追加の報酬モデルを訓練することなく、自己学習による選好学習を行う、選好最適化のためのフレームワークTSOを提案する。 TSOは、モデル行列を構築し、人間の嗜好応答を取り入れることで、応答の多様性を高める。 実験の結果、TSOは様々なアライメント評価ベンチマークにおいて、既存の主流手法よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-31T05:37:01Z)
• Bridging and Modeling Correlations in Pairwise Data for Direct Preference Optimization [75.1240295759264]
  本稿では,BMC という名前のペアデータにおけるブリッジ・アンド・モデリングの効果的なフレームワークを提案する。 目的の修正によって、ペアの選好信号の一貫性と情報性が向上する。 DPOだけではこれらの相関をモデル化し、ニュアンス付き変動を捉えるには不十分である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-14T11:29:47Z)
• Multi-Reference Preference Optimization for Large Language Models [56.84730239046117]
  複数の参照モデルを用いた直接選好最適化のための新しいクローズドフォームの定式化を提案する。 得られたアルゴリズムであるMulti-Reference Preference Optimization (MRPO)は、様々な参照モデルからより広範な事前知識を活用する。 MRPOを微調整したLLMは,データ不足や多量性に関わらず,様々な嗜好データにおいてより一般化されていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-26T00:29:04Z)
• Prior Constraints-based Reward Model Training for Aligning Large Language Models [58.33118716810208]
  本稿では,この問題を解決するために,事前制約に基づくリワードモデル(PCRM)のトレーニング手法を提案する。 PCRMは、前回の制約、特に各比較ペアの出力間の長さ比とコサイン類似性を、最適化の規模を調節しスコアマージンを制御するための報酬モデルトレーニングに組み入れている。 実験結果から,PCRMは報酬スコアのスケーリングを効果的に抑制することによりアライメント性能を著しく向上することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-01T07:49:11Z)
• Evaluating and Explaining Large Language Models for Code Using Syntactic Structures [74.93762031957883]
  本稿では,コード用大規模言語モデルに特有の説明可能性手法であるASTxplainerを紹介する。 その中核にあるASTxplainerは、トークン予測をASTノードに整合させる自動メソッドを提供する。 私たちは、最も人気のあるGitHubプロジェクトのキュレートデータセットを使用して、コード用の12の人気のあるLLMに対して、実証的な評価を行います。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-07T18:50:57Z)
• Bring Your Own Data! Self-Supervised Evaluation for Large Language Models [52.15056231665816]
  大規模言語モデル(LLM)の自己教師型評価のためのフレームワークを提案する。 閉書知識,毒性,長期文脈依存性を測定するための自己指導型評価戦略を実証する。 自己監督評価と人監督評価との間には強い相関関係が認められた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-23T17:59:09Z)
• Think Twice: Measuring the Efficiency of Eliminating Prediction Shortcuts of Question Answering Models [3.9052860539161918]
  そこで本研究では,任意の特徴量に対するモデルのスケール依存度を簡易に測定する手法を提案する。 質問回答(QA: Question Answering)における各種事前学習モデルとデバイアス法について、既知の予測バイアスと新たに発見された予測バイアスの集合に対するロバスト性を評価する。 既存のデバイアス法は、選択された刺激的特徴への依存を軽減することができるが、これらの手法のOOD性能向上は、偏りのある特徴への依存を緩和することによって説明できない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-11T14:35:00Z)
• Evaluating Representations with Readout Model Switching [19.907607374144167]
  本稿では,最小記述長(MDL)の原理を用いて評価指標を考案する。 我々は、読み出しモデルのためのハイブリッド離散および連続値モデル空間を設計し、それらの予測を組み合わせるために切替戦略を用いる。 提案手法はオンライン手法で効率的に計算でき,様々なアーキテクチャの事前学習された視覚エンコーダに対する結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-19T14:08:01Z)
• Improving Data Quality with Training Dynamics of Gradient Boosting Decision Trees [1.5605040219256345]
  そこで本研究では,GBDT(Gradient Boosting Decision Trees)のトレーニングダイナミクスを指標として,各トレーニング例の振る舞いを評価する手法を提案する。 提案手法を応用した業界事例では, 秩序なデータセットにおけるノイズラベルの検出, 合成および実際の公開データセットにおけるモデルのメトリクスの改善, および, 提案手法に基づくモデル展開の事例について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-20T15:02:49Z)
• Interpretable and Low-Resource Entity Matching via Decoupling Feature Learning from Decision Making [22.755892575582788]
  Entity Matchingは、同じ現実世界のオブジェクトを表すエンティティレコードを認識することを目的としている。 異種情報融合(HIF)とキー属性ツリー(KAT)誘導からなる新しいEMフレームワークを提案する。 提案手法は効率が高く,ほとんどの場合SOTA EMモデルより優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-08T08:27:31Z)
• Explaining and Improving Model Behavior with k Nearest Neighbor Representations [107.24850861390196]
  モデルの予測に責任のあるトレーニング例を特定するために, k 近傍表現を提案する。 我々は,kNN表現が学習した素因関係を明らかにするのに有効であることを示す。 以上の結果から,kNN手法により,直交モデルが逆入力に対してより堅牢であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-18T16:55:25Z)
• Interpretable Entity Representations through Large-Scale Typing [61.4277527871572]
  本稿では,人間の読みやすいエンティティ表現を作成し,箱から高パフォーマンスを実現する手法を提案する。 我々の表現は、微粒な実体型に対する後続確率に対応するベクトルである。 特定のドメインに対して,学習に基づく方法で,型セットのサイズを縮小できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-30T23:58:03Z)
• Evaluating Models' Local Decision Boundaries via Contrast Sets [119.38387782979474]
  テストデータの体系的なギャップを埋めるのに役立つNLPのための新しいアノテーションパラダイムを提案する。 10種類のNLPデータセットに対してコントラストセットを作成することで,コントラストセットの有効性を示す。 我々のコントラストセットは明示的には逆ではないが、モデルの性能は元のテストセットよりも大幅に低い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-06T14:47:18Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。