Основные понятия
個人的な悩みに対する有益で無害なアドバイスを提供するための質問応答システムの構築
Аннотация
本論文は、個人的な悩みに対するアドバイスを提供する質問応答システムの構築に向けた取り組みを紹介している。従来の質問応答システムは客観的な問題に対する回答を提供することに特化していたが、個人的な悩みに対するアドバイスの提供には課題があった。
そこで本研究では、RedditのLifeProTipsフォーラムから収集した1万以上の個人的な悩みに関する質問とそれに対する8.9件の回答平均を含むAdvisorQAデータセットを構築した。このデータセットを用いて、有益性と無害性の2つの側面から質問応答システムの性能を評価する手法を提案している。
具体的には、多数の投票による回答の順位付けを活用した有益性評価指標と、有害性検知モデルを組み合わせることで、LLMの個人的なアドバイス提供能力を分析している。実験の結果、大規模LLMは有益性は高いものの、無害性に課題があることが明らかになった。また、教師あり微調整やリインフォースメント学習による改善手法を検討し、両者のトレードオフを分析している。
本研究は、個人的な悩みに対するアドバイス提供を目的とした質問応答システムの構築に向けた重要な一歩を示しており、LLMの主観的な理解力向上に寄与するものと期待される。
Статистика
個人的な悩みに関する質問の平均トークン数は75.2
各質問に対する回答の平均数は8.9件
最上位の回答は平均71.4件のupvoteを得ている
全回答の平均upvote数は164.2件
Цитаты
"LLMsの主観的な意思決定への影響は最小限にとどまっているが、そのニーズは存在する。"
"AdvisorQAは、個人的な経験に基づく深刻な懸念に対するアドバイスを評価するための初めてのベンチマークである。"
"AdvisorQAは、日常生活の質問、多様な対応する回答、多数決による順位付けを含む、集合知のフレームワークを活用している。"