Negating Negatives: Achieving Alignment with Human-Annotated Negative Samples

Core Concepts

Distributional Dispreference Optimization (D2O) enables alignment using solely human-annotated negative samples, reducing harmfulness while maintaining helpfulness.

Abstract

Abstract: Large language models (LLMs) revolutionize AI but pose risks of unethical content propagation. Alignment methods aim to steer LLMs towards human values. Existing methods rely on high-quality positive-negative training pairs, facing label noise. D2O proposes alignment using only human-annotated negative samples to reduce harmfulness. Introduction: LLMs integration into society brings risks like social biases propagation. Alignment methods rely on human preference data, facing challenges in constructing high-quality positive samples. D2O focuses on alignment with human-annotated negative samples to reduce harmfulness. Methodology: D2O optimizes distributional preference model to differentiate between LLM policy and negative samples. Theoretical analysis shows D2O's effectiveness in reducing harmfulness and maintaining helpfulness. D2O integrates Jeffrey Divergence regularization for stability and convergence during training. Experiments: D2O outperforms baselines in reducing harmfulness, achieving better training stability and faster convergence. Human evaluation confirms D2O's superiority in harmlessness and helpfulness over DPO-Full and Alpaca. Ablation study shows the importance of instructions, self-generated samples, and distributional learning in D2O's performance.

Stats

Dieses Werk konzentriert sich auf die Verwendung von ausschließlich menschlich annotierten negativen Proben zur Ausrichtung von LLMs. D2O maximiert die Diskrepanz zwischen generierten Antworten und den nicht bevorzugten, um schädliche Informationen zu vermeiden. D2O integriert eine implizite Jeffrey-Divergenz-Regularisierung für Stabilität und Konvergenz während des Trainings.

Quotes

"D2O zielt darauf ab, eine Verteilungspräferenzmodell zu optimieren, um zwischen LLM-Richtlinie und negativen Proben zu unterscheiden." "Die theoretische Analyse zeigt, dass D2O wirksam ist, um Schädlichkeit zu reduzieren und Hilfreichkeit aufrechtzuerhalten." "D2O übertrifft Baselines bei der Reduzierung von Schädlichkeit, erreicht eine bessere Trainingstabilität und schnellere Konvergenz."

Key Insights Distilled From

Negating Negatives

by Shitong Duan... at arxiv.org 03-07-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.03419.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte die Integration von D2O in andere Bereiche der KI-Forschung aussehen?

Die Integration von D2O in andere Bereiche der KI-Forschung könnte dazu beitragen, die Ausrichtung von Modellen in verschiedenen Domänen zu verbessern. Zum Beispiel könnte D2O in der Bilderkennung eingesetzt werden, um Modelle darauf zu trainieren, schädliche oder unethische Inhalte zu vermeiden. In der medizinischen Forschung könnte D2O verwendet werden, um sicherzustellen, dass medizinische Modelle nur nützliche und ethisch vertretbare Empfehlungen geben. Darüber hinaus könnte D2O in der Finanztechnologie eingesetzt werden, um sicherzustellen, dass Finanzmodelle keine riskanten oder unethischen Entscheidungen treffen.

Welche Gegenargumente könnten gegen die Verwendung von ausschließlich negativen Proben für die Ausrichtung von LLMs vorgebracht werden?

Ein mögliches Gegenargument gegen die Verwendung ausschließlich negativer Proben für die Ausrichtung von LLMs könnte sein, dass dies zu einer Verzerrung der Modellausrichtung führen könnte. Indem nur negative Beispiele verwendet werden, könnte das Modell möglicherweise nicht in der Lage sein, ein ausgewogenes Verständnis von positiven und negativen Inhalten zu entwickeln. Dies könnte zu einer eingeschränkten Fähigkeit des Modells führen, angemessen auf verschiedene Situationen zu reagieren und nützliche Informationen zu generieren. Darüber hinaus könnten Kritiker argumentieren, dass die Verwendung ausschließlich negativer Proben die Vielfalt der Trainingsdaten einschränkt und die Fähigkeit des Modells beeinträchtigen könnte, auf unerwartete oder neue Szenarien angemessen zu reagieren.

Wie könnte die Verwendung von D2O in anderen Anwendungen außerhalb von Sprachmodellen von Nutzen sein?

Die Verwendung von D2O in anderen Anwendungen außerhalb von Sprachmodellen könnte in verschiedenen Bereichen von Nutzen sein. In der Bildverarbeitung könnte D2O dazu beitragen, Modelle zu trainieren, um schädliche oder unethische visuelle Inhalte zu erkennen und zu vermeiden. In der medizinischen Bildgebung könnte D2O verwendet werden, um sicherzustellen, dass medizinische Bildgebungssysteme nur genaue und ethisch vertretbare Diagnosen stellen. In der Finanzanalyse könnte D2O eingesetzt werden, um sicherzustellen, dass Finanzmodelle keine riskanten oder unethischen Entscheidungen treffen. Insgesamt könnte die Anwendung von D2O in verschiedenen Anwendungen dazu beitragen, die Ausrichtung von KI-Modellen zu verbessern und sicherzustellen, dass sie ethisch vertretbare und nützliche Ergebnisse liefern.