Understanding the Learning Dynamics of Alignment with Human Feedback

要約

大規模言語モデル (LLM) を人間の意図に合わせて調整することは、実世界のシステムにモデルを安全にデプロイするための重要なタスクとなっています。
既存の位置合わせアプローチは経験的に成功を収めていますが、これらの方法がモデルの動作にどのように影響するかを理論的に理解することは未解決の問題のままです。
私たちの研究は、人間の好みの調整の学習ダイナミクスを理論的に分析する最初の試みを提供します。
私たちは、嗜好データセットの分布がモデルの更新率にどのような影響を与えるかを正式に示し、トレーニングの精度について厳密な保証を提供します。
私たちの理論は、最適化により、より高い嗜好の区別が可能な特定の動作を優先する傾向があるという複雑な現象も明らかにしています。
私たちは、現代の LLM とアライメント タスクに関する発見を経験的に検証し、理論的洞察を強化し、将来のアライメント アプローチの考慮事項に光を当てます。
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要約(オリジナル)

Aligning large language models (LLMs) with human intentions has become a critical task for safely deploying models in real-world systems. While existing alignment approaches have seen empirical success, theoretically understanding how these methods affect model behavior remains an open question. Our work provides an initial attempt to theoretically analyze the learning dynamics of human preference alignment. We formally show how the distribution of preference datasets influences the rate of model updates and provide rigorous guarantees on the training accuracy. Our theory also reveals an intricate phenomenon where the optimization is prone to prioritizing certain behaviors with higher preference distinguishability. We empirically validate our findings on contemporary LLMs and alignment tasks, reinforcing our theoretical insights and shedding light on considerations for future alignment approaches. Disclaimer: This paper contains potentially offensive text; reader discretion is advised.

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