論文の概要: The Assistant's Ideal Self
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.00304v1
- Date: Mon, 31 Aug 2026 19:54:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-02 16:31:36.040221
- Title: The Assistant's Ideal Self
- Title(参考訳): アシスタントの理想的自己
- Abstract要約: 我々は,アシスタントが推奨する理想の自己を構造化して導入する。
5つの自己概念楽器から適応した32の質を比較した。
結果は、モデルが道徳的品質を優先し、3Hの原則を反映していることを示している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Models express values and welfare-relevant self-reports, but it is unclear whether these outputs reflect stable preferences or a stable self. We thus introduce a structured elicitation of an assistant's preferred stated ideal self. Thirty-two qualities adapted from five published self-concept instruments are compared exhaustively in a counterbalanced pairwise-choice task, repeated across framings that vary whether improvement is free or costly, who receives the update, and who chooses. Results show that models prioritize moral qualities, reflecting their alignment to 3H principles. Following, a desire for self-understanding emerges, as models prefer a coherent, clear understanding of themselves. Self-esteem ranks as the least desired quality. The ordering is largely robust across framings, although changing the update target (You vs.\ Another AI Assistant) reveals a greater concern for self-esteem. These findings show that models prioritize having a coherent self that they can understand over self-esteem. Full interactive results are available at \href{https://myazann.github.io/LLM-Self-Concept/}{myazann.github.io/LLM-Self-Concept
- Abstract(参考訳): モデルは、価値観と福祉関連自己報告を表現しているが、これらのアウトプットが安定した好みを反映しているか、安定した自己を反映しているかは定かではない。
そこで我々は,アシスタントが推奨する理想的自己の構造化的誘因を導入する。
5つの公表された自己概念楽器から適応された32の質を、対バランスの取れたペアワイズチョイスタスクで徹底的に比較し、改善が無償であるか費用がかかるか、誰が更新を受け取り、誰が選択するかの異なるフレーミングを繰り返す。
結果は、モデルが道徳的品質を優先し、3Hの原則を反映していることを示している。
モデルが一貫性のある、自分自身の明確な理解を好むように、その後、自己理解への欲求が生まれます。
自尊心は最も望まれない品質である。
注文はフレーミング全体では堅牢だが、更新対象は変更されている。
もうひとつのAIアシスタントである)は、自尊心に対する大きな懸念を明らかにしている。
これらの結果から,モデルは自尊心を通じて理解できる一貫性のある自己を持つことを優先することが示唆された。
完全なインタラクティブな結果は、 \href{https://myazann.github.io/LLM-Self-Concept/}{myazann.github.io/LLM-Self-Conceptで見ることができる。
関連論文リスト
- Ask, Solve, Generate: Self-Evolving Unified Multimodal Understanding and Generation via Self-Consistency Rewards [52.42920996842378]
視覚的理解と画像生成の両方をサポートするほとんどの統合された大型マルチモーダルモデル(LMM)は、訓練後の監督に頼っている。
本稿では,3つの内部的役割を持つ自己進化型トレーニングフレームワークを提案する。 視覚的質問を生成するプロポーラ, 回答と評価を行うソルバ, 画像を生成するジェネレータである。
画像生成のために,質問文の忠実度とサイクル一貫性キャプションを組み合わせたマルチスケール内部評価手法を設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-25T17:59:57Z) - Self-Harmony: Learning to Harmonize Self-Supervision and Self-Play in Test-Time Reinforcement Learning [48.14470449860784]
テスト時強化学習(TTRL)は、推論時に合成信号のみを使用してモデルを適応するためのラベルなしパラダイムを提供する。
簡単な直感に基づくフレームワークであるSelf-Harmonyを紹介します。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-11-03T03:34:34Z) - On the Convergence of Moral Self-Correction in Large Language Models [26.724972162483855]
大きな言語モデル(LLM)は、そのように指示されたときの応答を改善することができる。
LLMは、内在的な自己補正と呼ばれるプロセスである応答品質を改善するために、内部知識に頼らなければならない。
我々は,多ラウンド相互作用による性能収束という,本質的な自己補正のキーとなる特徴を明らかにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-08T17:46:27Z) - Know Thyself? On the Incapability and Implications of AI Self-Recognition [22.582593406983907]
自己認識は、心理的分析だけでなく、安全性にも関係する、AIシステムにとって重要なメタ認知能力である。
適用や更新が容易なシステム評価フレームワークを導入する。
10の現代的大規模言語モデル(LLM)が、他のモデルからのテキストに対して、それぞれの生成したテキストをどの程度正確に識別できるかを測定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-03T18:00:01Z) - Self-Consistency as a Free Lunch: Reducing Hallucinations in Vision-Language Models via Self-Reflection [71.8243083897721]
視覚言語モデルは、しばしば詳細を幻覚させ、既存のオブジェクトを生成するか、出力信頼性を損なう不正確な属性を生成する。
本稿では、長文応答と短文応答の自己整合性を利用して、学習のための選好ペアを生成する新しいフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-27T10:37:11Z) - Can Large Reasoning Models Self-Train? [51.0277533541394]
多数決投票を簡単な自己フィードバック機構として利用し、強化学習において自己学習が持続できるかどうかを検討する。
この基本的なアプローチは、モデルの推論性能だけでなく、次のRLイテレーションでより良い品質フィードバックを生成する能力も改善します。
しかし、我々の分析では、このような自己学習パラダイムの限界も明らかにしています - 自己回帰の長いRLは、報酬のハッキングにつながるため、突然、そして完全なパフォーマンスが崩壊します。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-27T17:16:00Z) - Do LLM Evaluators Prefer Themselves for a Reason? [23.007963281858792]
大規模言語モデル(LLM)は、ベンチマーク、報酬モデリング、自己修正といったアプリケーションにおける自動評価手段として、ますます使われている。
以前の作業では、LLMが自身の生成したレスポンスを優先する、潜在的な自己参照バイアスが強調されていた。
自己参照は有害か、それとも、より強力なモデルの真に高品質な出力を単純に反映しているか?
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-04T18:09:23Z) - Self-rewarding correction for mathematical reasoning [19.480508580498103]
我々は,大規模言語モデル(LLM)の自己回帰的推論について研究する。
LLMは、ステップバイステップの推論を同時に生成し、外部からのフィードバックを伴わない推論時間における出力の正しさを評価する。
本稿では,自己生成データのみを用いて自己回帰推論モデルを構築するための2段階のアルゴリズムフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-26T23:01:16Z) - Self-Improvement in Language Models: The Sharpening Mechanism [70.9248553790022]
我々は、レンズを通して自己改善の能力について、新たな視点を提供する。
言語モデルは、正しい応答を生成する場合よりも、応答品質の検証が優れているという観察に感銘を受けて、後学習において、モデル自体を検証対象として、自己改善を形式化する。
SFTとRLHFに基づく自己改善アルゴリズムの2つの自然ファミリーを解析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-02T20:24:17Z) - On the Intrinsic Self-Correction Capability of LLMs: Uncertainty and Latent Concept [36.27550578296276]
大規模言語モデル(LLM)は、自己補正(self-correction)と呼ばれる機能によって、その応答を改善することができる。
内在的な自己補正は、様々な応用で明らかであるが、それが有効である理由や理由は不明である。
内在的な自己補正は徐々に改善され、収束状態に近づくことができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-04T14:55:43Z) - Self-Alignment for Factuality: Mitigating Hallucinations in LLMs via Self-Evaluation [71.91287418249688]
大規模言語モデル(LLM)は、たとえ関連する知識を持っていたとしても、事実的不正確さに悩まされることが多い。
我々は,LLMの自己評価能力を活用し,現実性に向けてモデルを操る訓練信号を提供する。
提案手法は,Llamaファミリーモデルに対して,3つの重要な知識集約タスクにおいて,現実的精度を大幅に向上させることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-14T15:52:42Z) - AvgOut: A Simple Output-Probability Measure to Eliminate Dull Responses [97.50616524350123]
機能エンジニアリングなしで、どの発話やトークンが退屈であるかを動的に認識する対話モデルを構築します。
最初のモデルMinAvgOutは、各バッチの出力分布を通して、ダイバーシティスコアを直接最大化する。
第2のモデルであるラベルファインチューニング(LFT)は、多様性スコアによって連続的にスケールされたラベルをソースシーケンスにプリペイドし、多様性レベルを制御する。
3つ目のモデルであるRLは強化学習を採用し、多様性スコアを報奨信号として扱う。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-15T18:32:06Z)
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。