論文の概要: The Sign Estimator: LLM Alignment in the Face of Choice Heterogeneity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.23965v2
• Date: Wed, 29 Oct 2025 15:51:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-30 13:34:45.459244
• Title: The Sign Estimator: LLM Alignment in the Face of Choice Heterogeneity
• Title（参考訳）: 符号推定器:LLMアライメントと選択不均一性
• Authors: Ali Aouad, Aymane El Gadarri, Vivek F. Farias,
• Abstract要約: 従来のアライメント手法は、人間の嗜好の不均一性に対して脆弱である。 そこで我々は,手話推定器という,シンプルで,確実に一貫性があり,効率的な推定器を提供する新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.957619545367733
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Traditional LLM alignment methods are vulnerable to heterogeneity in human preferences. Fitting a na\"ive probabilistic model to pairwise comparison data (say over prompt-completion pairs) yields an inconsistent estimate of the population-average utility -a canonical measure of social welfare. We propose a new method, dubbed the sign estimator, that provides a simple, provably consistent, and efficient estimator by replacing cross-entropy with binary classification loss in the aggregation step. This simple modification recovers consistent ordinal alignment under mild assumptions and achieves the first polynomial finite-sample error bounds in this setting. In realistic simulations of LLM alignment using digital twins, the sign estimator substantially reduces preference distortion over a panel of simulated personas, cutting (angular) estimation error by nearly 35% and decreasing disagreement with true population preferences from 12% to 8% compared to standard RLHF. Our method also compares favorably to panel data heuristics that explicitly model user heterogeneity and require tracking individual-level preference data-all while maintaining the implementation simplicity of existing LLM alignment pipelines.
• Abstract（参考訳）: 従来のLSMアライメント法は、ヒトの嗜好の不均一性に対して脆弱である。 na\ な確率モデルをペア比較データ(例えば、プロンプト-コンプリートペア)に適合させることで、社会福祉の標準的な指標である人口平均ユーティリティーの矛盾した見積もりが得られる。 本稿では,クロスエントロピーをアグリゲーションステップにおける二項分類損失に置き換えることにより,シンプルで確実かつ効率的な推定器を提供する,手話推定器と呼ばれる新しい手法を提案する。 この単純な修正は、穏やかな仮定の下で一貫した順序的アライメントを回復し、この設定で最初の多項式有限サンプル誤差境界を達成する。 デジタルツインを用いたLCMアライメントの現実的なシミュレーションでは、シミュレートされたペルソナのパネル上での嗜好歪みを著しく低減し、(角)推定誤差を35%近く削減し、真のRLHFに比べて真の人口選好との相違を12%から8%に低減する。 また,従来のLCMアライメントパイプラインの実装の単純さを維持しつつ,ユーザ不均一性を明示的にモデル化し,個人レベルの嗜好データすべてを追跡するようなパネルデータヒューリスティックスと比較した。

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