論文の概要: Aligning Language Models with Observational Data: Opportunities and Risks from a Causal Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.00152v1
• Date: Fri, 30 May 2025 18:44:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 01:42:09.156317
• Title: Aligning Language Models with Observational Data: Opportunities and Risks from a Causal Perspective
• Title（参考訳）: 観測データを用いた言語モデルの調整:因果的視点から見た機会とリスク
• Authors: Erfan Loghmani,
• Abstract要約: 本研究では,観測データを用いた大規模言語モデルの微調整の課題と機会について検討する。 観察結果が貴重な監視を提供する一方で、そのようなデータを直接微調整することで、素早い相関関係を学習できることが示される。 報奨信号から既知の共同創設者の効果を明示的に除去する手法であるDeconfoundLMを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Large language models are being widely used across industries to generate content that contributes directly to key performance metrics, such as conversion rates. Pretrained models, however, often fall short when it comes to aligning with human preferences or optimizing for business objectives. As a result, fine-tuning with good-quality labeled data is essential to guide models to generate content that achieves better results. Controlled experiments, like A/B tests, can provide such data, but they are often expensive and come with significant engineering and logistical challenges. Meanwhile, companies have access to a vast amount of historical (observational) data that remains underutilized. In this work, we study the challenges and opportunities of fine-tuning LLMs using observational data. We show that while observational outcomes can provide valuable supervision, directly fine-tuning models on such data can lead them to learn spurious correlations. We present empirical evidence of this issue using various real-world datasets and propose DeconfoundLM, a method that explicitly removes the effect of known confounders from reward signals. Using simulation experiments, we demonstrate that DeconfoundLM improves the recovery of causal relationships and mitigates failure modes found in fine-tuning methods that ignore or naively incorporate confounding variables. Our findings highlight that while observational data presents risks, with the right causal corrections, it can be a powerful source of signal for LLM alignment. Please refer to the project page for code and related resources.
• Abstract（参考訳）: 大規模な言語モデルは、コンバージョン率などの主要なパフォーマンス指標に直接貢献するコンテンツを生成するために、業界全体で広く使用されている。 しかし、事前訓練されたモデルは、人間の好みに合わせることや、ビジネス目的を最適化することに関して、しばしば不足する。 その結果、良質なラベル付きデータによる微調整は、より良い結果をもたらすコンテンツを生成するためにモデルを導くのに不可欠である。 A/Bテストのような制御された実験は、そのようなデータを提供することができるが、しばしば高価であり、重要なエンジニアリングと論理的な課題が伴う。 一方、企業は未使用のままの膨大な歴史的(観測的な)データにアクセスすることができる。 本研究では,観測データを用いた微調整LDMの課題と可能性について検討する。 観察結果が貴重な監視を提供する一方で、そのようなデータを直接微調整することで、素早い相関関係を学習できることが示される。 本稿では,様々な実世界のデータセットを用いてこの問題の実証的証拠を提示し,報奨信号から既知の共同創設者の効果を明示的に除去する手法であるDeconfoundLMを提案する。 シミュレーション実験により,DeconfoundLMは因果関係の回復を改善し,相反する変数を無視あるいは内包する微調整法で見いだされる障害モードを緩和することを示した。 この結果から, 観測データにはリスクが伴うが, 適切な因果補正を行うことで, LLMアライメントのための強力な信号源となる可能性が示唆された。 コードと関連するリソースについては、プロジェクトページを参照してください。

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