SALMON: 利用可指令化奖励模型进行自我对齐的语言模型

Core Concepts

本文提出了一种新的AI对齐方法SALMON,通过使用可指令化的奖励模型,在最小化人工监督的情况下实现语言模型的对齐。该方法可以通过调整奖励模型遵循的原则来控制模型的偏好,从而减少对大量人工标注偏好数据的依赖。

Abstract

本文提出了一种新的AI对齐方法SALMON,旨在通过最小化人工监督来实现语言模型的对齐。 该方法的核心是使用可指令化的奖励模型,该模型可以根据任意人工定义的原则生成奖励分数。在强化学习训练阶段,通过调整这些原则,可以完全控制奖励模型的偏好,从而影响强化学习训练的策略模型的行为,减少对大量人工标注偏好数据的依赖。 该方法采用合成数据训练可指令化的奖励模型,并在强化学习训练阶段使用人工定义的原则来指导奖励模型的评分。这样可以有效地应对奖励模型被策略模型操纵的问题,并且可以根据不同的原则来强调模型的有用性、诚实性和无害性。 将该方法与SELF-ALIGN技术相结合,仅使用6个示例进行上下文学习和31个人工定义的原则,就训练出了一个名为Dromedary-2的自我对齐AI助手代理,在各种基准测试中都显著优于广泛使用RLHF训练的最先进模型。

Stats

我们只使用了6个示例进行上下文学习,而不是数千个示例。 我们只使用了31个人工定义的原则,而不是大量的人工标注偏好数据。

Quotes

无

Key Insights Distilled From

SALMON

by Zhiqing Sun,... at arxiv.org 04-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.05910.pdf

Deeper Inquiries

質問1

SALMON方法で生成されるモデルの信頼性と精度をさらに向上させるためには、いくつかのアプローチが考えられます。まず第一に、モデルが時々「幻覚」を見せる問題や推論エラーを修正するために、外部のファクトチェックツールを統合することが考えられます。これにより、報酬モデルの識別能力が向上し、最終モデルの正確性と信頼性が高まる可能性があります。さらに、報酬モデルの識別能力を高めるために、外部のファクトチェックツールを統合することも検討されます。

質問2

SALMONにおける原則の設計に関する主な制約は、原則がモデルがRL段階で遭遇するさまざまなシナリオの予測不可能性に起因することです。潜在的に相反する原則をバランスよく取り入れることで、予期せぬ結果が生じる可能性があります。原則の調整による予期せぬ結果を軽減するために、倫理学者や他の関係者を含む多様なグループの参加を推奨し、これらの指針を洗練させることが重要です。このアプローチは、普遍的な解決策としてではなく、広範なコミュニティの議論を促進する出発点として提示されています。

質問3

現在の方法論では、一般的なプロンプトに対してランダムにサンプリングされた原則を使用して報酬モデルに指示を与えています。しかし、原則の効果は問題に依存する可能性があることが明らかになっています。特定の原則を理解するために、推論やレッドチーミングのプロンプトの割合を適切に上げることで、特定のタスクが特有の課題に対処するために特化した原則が必要となることが明らかになります。これは、原則駆動の優先モデリングに複雑さをもたらし、理想的な原則はタスクに基づいて変化する可能性があることを示しています。将来の研究では、適応的な原則選択に取り組み、タスク固有のフィードバックを向上させることを目指しています。