Alinhamento para Honestidade

Alignment for Honesty

December 12, 2023

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

cs.AI

Resumo

Pesquisas recentes têm feito avanços significativos na aplicação de técnicas de alinhamento para aprimorar a utilidade e a segurança de grandes modelos de linguagem (LLMs) de acordo com as intenções humanas. Neste artigo, defendemos a importância do alinhamento para a honestidade, garantindo que os LLMs se recusem proativamente a responder perguntas quando não possuem conhecimento, sem se tornarem excessivamente conservadores. No entanto, um aspecto crucial do alinhamento para a honestidade envolve discernir os limites do conhecimento de um LLM, o que está longe de ser simples. Esse desafio exige soluções abrangentes em termos de desenvolvimento de métricas, criação de benchmarks e metodologias de treinamento. Neste artigo, abordamos esses desafios primeiro estabelecendo uma definição precisa do problema e definindo "honestidade" inspirada nos Analectos de Confúcio. Isso serve como uma base para o desenvolvimento de métricas que medem efetivamente a honestidade de um LLM, quantificando seu progresso após o alinhamento. Além disso, introduzimos um framework de treinamento flexível que é posteriormente instanciado por várias técnicas eficientes de fine-tuning que enfatizam a honestidade sem sacrificar o desempenho em outras tarefas. Nossos experimentos extensivos revelam que esses modelos alinhados mostram um aumento significativo na honestidade, conforme indicado pelas métricas propostas. Disponibilizamos uma série de recursos para facilitar pesquisas futuras em https://github.com/GAIR-NLP/alignment-for-honesty, incluindo modelos alinhados para honestidade, conjuntos de dados de treinamento e avaliação para alinhamento de honestidade, glossário de conceitos, bem como todo o código-fonte 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.