Understanding the Learning Dynamics of Alignment with Human Feedback

要約

大規模言語モデル（LLM）を人間の意図に整合させることは、実世界のシステムにモデルを安全に導入するために重要な課題となっている。既存のアライメントアプローチは経験的に成功を収めているが、これらの手法がモデルの動作にどのような影響を与えるかを理論的に理解することは、未解決の問題のままである。我々の研究は、人間の嗜好アライメントの学習ダイナミクスを理論的に分析する最初の試みである。我々は、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、学習精度に関する厳密な保証を提供する。また、我々の理論は、最適化が、嗜好の区別可能性が高い特定の行動を優先しやすいという複雑な現象を明らかにする。現代のLLMとアライメントタスクを用いて実証的に検証することで、理論的な洞察を補強し、将来のアライメントアプローチのための考察に光を当てる。免責事項：本論文には不快感を与える可能性のある文章が含まれている。

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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