Ausrichtung auf Ehrlichkeit

Zusammenfassung

Aktuelle Forschungen haben bedeutende Fortschritte bei der Anwendung von Alignment-Techniken erzielt, um die Hilfsbereitschaft und Schadlosigkeit großer Sprachmodelle (LLMs) in Übereinstimmung mit menschlichen Absichten zu verbessern. In diesem Papier argumentieren wir für die Bedeutung des Alignments für Ehrlichkeit, um sicherzustellen, dass LLMs proaktiv Fragen ablehnen, wenn ihnen das Wissen fehlt, ohne dabei übermäßig konservativ zu sein. Ein entscheidender Aspekt des Alignments für Ehrlichkeit besteht jedoch darin, die Grenzen des Wissens eines LLMs zu erkennen, was keineswegs einfach ist. Diese Herausforderung erfordert umfassende Lösungen in Bezug auf die Entwicklung von Metriken, die Erstellung von Benchmarks und Trainingsmethoden. In diesem Papier gehen wir auf diese Herausforderungen ein, indem wir zunächst eine präzise Problemdefinition erstellen und „Ehrlichkeit“ anhand der Analekten des Konfuzius definieren. Dies dient als Grundlage für die Entwicklung von Metriken, die die Ehrlichkeit eines LLMs effektiv messen, indem sie dessen Fortschritte nach dem Alignment quantifizieren. Darüber hinaus stellen wir ein flexibles Trainingsframework vor, das durch mehrere effiziente Fine-Tuning-Techniken weiter konkretisiert wird, die die Ehrlichkeit betonen, ohne die Leistung bei anderen Aufgaben zu beeinträchtigen. Unsere umfangreichen Experimente zeigen, dass diese alignierten Modelle eine deutliche Steigerung der Ehrlichkeit aufweisen, wie durch unsere vorgeschlagenen Metriken angezeigt wird. Wir stellen eine Vielzahl von Ressourcen zur Verfügung, um zukünftige Forschungen zu erleichtern, darunter ehrlichkeitsalignierte Modelle, Trainings- und Evaluierungsdatensätze für Ehrlichkeitsalignment, ein Konzeptglossar sowie den gesamten relevanten Quellcode unter https://github.com/GAIR-NLP/alignment-for-honesty.

English

Recent research has made significant strides in applying alignment techniques to enhance the helpfulness and harmlessness of large language models (LLMs) in accordance with human intentions. In this paper, we argue for the importance of alignment for honesty, ensuring that LLMs proactively refuse to answer questions when they lack knowledge, while still not being overly conservative. However, a pivotal aspect of alignment for honesty involves discerning the limits of an LLM's knowledge, which is far from straightforward. This challenge demands comprehensive solutions in terms of metric development, benchmark creation, and training methodologies. In this paper, we address these challenges by first establishing a precise problem definition and defining ``honesty'' inspired by the Analects of Confucius. This serves as a cornerstone for developing metrics that effectively measure an LLM's honesty by quantifying its progress post-alignment. Furthermore, we introduce a flexible training framework which is further instantiated by several efficient fine-tuning techniques that emphasize honesty without sacrificing performance on other tasks. Our extensive experiments reveal that these aligned models show a marked increase in honesty, as indicated by our proposed metrics. We open-source a wealth of resources to facilitate future research at https://github.com/GAIR-NLP/alignment-for-honesty, including honesty-aligned models, training and evaluation datasets for honesty alignment, concept glossary, as well as all relevant source code.

Ausrichtung auf Ehrlichkeit

Alignment for Honesty

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