論文の概要: Preference Learning for AI Alignment: a Causal Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.05967v1
• Date: Fri, 06 Jun 2025 10:45:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-09 21:34:56.768276
• Title: Preference Learning for AI Alignment: a Causal Perspective
• Title（参考訳）: AIアライメントのための選好学習:因果的視点
• Authors: Katarzyna Kobalczyk, Mihaela van der Schaar,
• Abstract要約: 私たちはこの問題を因果パラダイムに枠組み化し、永続的な課題を特定するための因果関係の豊富なツールボックスを提供します。 因果推論の文献を継承し、信頼性の高い一般化に必要な重要な仮定を特定する。 そこで本研究では, 因果関係に基づくアプローチがモデルロバスト性をいかに改善するかを, ナイーブ報酬モデルの障害モードを例示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.2480439325792
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reward modelling from preference data is a crucial step in aligning large language models (LLMs) with human values, requiring robust generalisation to novel prompt-response pairs. In this work, we propose to frame this problem in a causal paradigm, providing the rich toolbox of causality to identify the persistent challenges, such as causal misidentification, preference heterogeneity, and confounding due to user-specific factors. Inheriting from the literature of causal inference, we identify key assumptions necessary for reliable generalisation and contrast them with common data collection practices. We illustrate failure modes of naive reward models and demonstrate how causally-inspired approaches can improve model robustness. Finally, we outline desiderata for future research and practices, advocating targeted interventions to address inherent limitations of observational data.
• Abstract（参考訳）: 嗜好データからの回帰モデリングは、大きな言語モデル(LLM)を人間の値と整合させるための重要なステップであり、新しいプロンプト-レスポンスペアに対して堅牢な一般化を必要とする。 本研究では,この問題を因果的パラダイム(因果的パラダイム)に分類し,因果的誤認や嗜好の不均一性,ユーザ固有の要因によるコンバウンディングといった永続的な課題を特定するための,因果性の豊富なツールボックスを提供することを提案する。 因果推論の文献から、信頼性の高い一般化に必要な重要な仮定を特定し、それらを一般的なデータ収集手法と対比する。 そこで本研究では, 因果関係に基づくアプローチがモデルロバスト性をいかに改善するかを, ナイーブ報酬モデルの障害モードを例示する。 最後に,今後の研究・実践のデシダラタについて概説し,観測データ固有の限界に対処する目的の介入を提唱する。

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