Afstemming voor Eerlijkheid

Alignment for Honesty

December 12, 2023

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

cs.AI

Samenvatting

Recent onderzoek heeft aanzienlijke vooruitgang geboekt in het toepassen van alignmenttechnieken om de behulpzaamheid en onschadelijkheid van grote taalmodellen (LLM's) te verbeteren in overeenstemming met menselijke intenties. In dit artikel benadrukken we het belang van alignment voor eerlijkheid, waarbij LLM's proactief weigeren vragen te beantwoorden wanneer ze de kennis ontberen, zonder daarbij overdreven conservatief te zijn. Een cruciaal aspect van alignment voor eerlijkheid is echter het vaststellen van de grenzen van de kennis van een LLM, wat verre van eenvoudig is. Deze uitdaging vereist uitgebreide oplossingen op het gebied van metriekontwikkeling, benchmarkcreatie en trainingsmethodologieën. In dit artikel gaan we deze uitdagingen aan door eerst een precieze probleemdefinitie vast te stellen en "eerlijkheid" te definiëren, geïnspireerd door de Analecten van Confucius. Dit dient als hoeksteen voor het ontwikkelen van metrieken die de eerlijkheid van een LLM effectief meten door de vooruitgang na alignment te kwantificeren. Verder introduceren we een flexibel trainingsframework dat verder wordt geconcretiseerd door verschillende efficiëne fine-tuningtechnieken die eerlijkheid benadrukken zonder de prestaties op andere taken op te offeren. Onze uitgebreide experimenten tonen aan dat deze gealigneerde modellen een duidelijke toename in eerlijkheid vertonen, zoals aangegeven door onze voorgestelde metrieken. We maken een schat aan bronnen openbaar om toekomstig onderzoek te vergemakkelijken op https://github.com/GAIR-NLP/alignment-for-honesty, waaronder eerlijkheid-gealigneerde modellen, trainings- en evaluatiedatasets voor eerlijkheidsalignment, een conceptglossarium, evenals alle relevante broncode.

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.