Alineación para la Honestidad

Alignment for Honesty

December 12, 2023

Autores: Yuqing Yang, Ethan Chern, Xipeng Qiu, Graham Neubig, Pengfei Liu

cs.AI

Resumen

Investigaciones recientes han logrado avances significativos en la aplicación de técnicas de alineación para mejorar la utilidad y la inocuidad de los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs, por sus siglas en inglés) de acuerdo con las intenciones humanas. En este artículo, argumentamos la importancia de la alineación para la honestidad, asegurando que los LLMs se nieguen proactivamente a responder preguntas cuando carecen de conocimiento, sin ser excesivamente conservadores. Sin embargo, un aspecto fundamental de la alineación para la honestidad implica discernir los límites del conocimiento de un LLM, lo cual dista de ser sencillo. Este desafío exige soluciones integrales en términos de desarrollo de métricas, creación de puntos de referencia y metodologías de entrenamiento. En este trabajo, abordamos estos desafíos estableciendo primero una definición precisa del problema y definiendo la "honestidad" inspirada en los Analectos de Confucio. Esto sirve como piedra angular para desarrollar métricas que midan efectivamente la honestidad de un LLM al cuantificar su progreso tras la alineación. Además, presentamos un marco de entrenamiento flexible que se instancia mediante varias técnicas eficientes de ajuste fino que enfatizan la honestidad sin sacrificar el rendimiento en otras tareas. Nuestros extensos experimentos revelan que estos modelos alineados muestran un aumento notable en la honestidad, según lo indican nuestras métricas propuestas. Hemos liberado una gran cantidad de recursos para facilitar investigaciones futuras en https://github.com/GAIR-NLP/alignment-for-honesty, incluyendo modelos alineados para la honestidad, conjuntos de datos de entrenamiento y evaluación para la alineación de la honestidad, un glosario de conceptos, así como todo el código fuente relevante.

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.