論文の概要: Creative Quality Alignment: Expert Tacit Knowledge Transfer via Chain-of-Thought Fine-Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.25977v1
• Date: Mon, 25 May 2026 15:52:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-26 19:50:20.451087
• Title: Creative Quality Alignment: Expert Tacit Knowledge Transfer via Chain-of-Thought Fine-Tuning
• Title（参考訳）: 創造的品質アライメント: チェーン・オブ・ソートファインチューニングによる知識伝達の専門家
• Authors: Bo Zou, Chao Xu,
• Abstract要約: 本稿では,キャリブレートサプライズ(Zou & Xu, 2026a)における創造的品質指標の実証的実装について述べる。 トレーニングデータは、BCプロトコル(Zou & Xu, 2026b)によって作成された約100の専門家チェーン(CoT)アノテーションから得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.071691304378065
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper provides an empirical implementation of the creative quality metric proposed in Calibrated Surprise (Zou & Xu, 2026a). The question this paper addresses is: does this mathematical claim hold at the engineering level? To make the answer as general as possible, we deliberately choose the strictest engineering conditions: low data cost and a small base model. Training data comes from approximately 100 expert chain-of-thought (CoT) annotations produced by the BC Protocol (Zou & Xu, 2026b). We also identify a data bias: most publicly available alignment datasets are skewed toward craft-related knowledge, while audience modeling and reality-logic coverage are systematically weak. We use the term Creative Quality Alignment (CQA) to describe this class of engineering methods. We also offer a supporting theoretical observation: in an LLM with a single conditional distribution architecture, calibrating the appreciation side automatically transfers to the generation side via architectural duality. This is the structural reason why ~100 CoT examples are sufficient -- not a purely empirical observation like LIMA (Zhou et al., 2023).
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Calibrated Surprise(Zou & Xu, 2026a)で提案される創造的品質指標の実証的実装について述べる。 この数学的主張はエンジニアリングのレベルで成り立つのか? 解答をできるだけ一般的なものにするために、私たちは意図的に最も厳格なエンジニアリング条件、すなわちデータコストの低減と小さなベースモデルを選択します。 トレーニングデータは、BCプロトコル(Zou & Xu, 2026b)によって作成された約100の専門家チェーン(CoT)アノテーションから得られる。 もっとも一般公開されているアライメントデータセットは、クラフト関連の知識に結びついているが、オーディエンスモデリングと現実論理のカバレッジは、体系的に弱い。 我々は、CQA(Creative Quality Alignment)という用語を使って、この工学的手法のクラスを記述する。 単一の条件分布アーキテクチャを持つLLMでは、評価側がアーキテクチャの双対性を介して生成側へ自動的に転送される。 LIMA(Zhou et al , 2023)のような純粋に経験的な観測ではない。

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