Explanation, Debate, Align: A Weak-to-Strong Framework for Language Model Generalization

要約

人工知能システムの急速な進歩により、特に複雑な意思決定とタスクの実行において、AI の調整という課題が研究の最前線に浮上しています。
これらのシステムは高度な問題において人間レベルのパフォーマンスを超えるため、人間の価値観、意図、倫理ガイドラインとの整合性を確保することが重要になります。
人間とエージェントの連携のための説明生成におけるこれまでの研究に基づいて、マルチエージェント システムと人間と AI チームのより複雑なダイナミクスに取り組みます。
この論文では、言語モデルのコンテキストでの弱から強への一般化によるモデルの調整への新しいアプローチを紹介します。
我々は、強いモデルが弱いモデルの改善を促進し、説明の生成とモデルの調整の間のギャップを埋めるフレームワークを提示します。
促進機能として形式化された私たちの方法は、広範なトレーニング データに直接アクセスすることなく、高度なモデルから能力の低いモデルへの機能の移行を可能にします。
私たちの結果は、この促進ベースのアプローチがモデルのパフォーマンスを向上させるだけでなく、モデルの調整の性質と AI システムのスケーラブルな監視の可能性についての洞察も提供することを示唆しています。

要約(オリジナル)

The rapid advancement of artificial intelligence systems has brought the challenge of AI alignment to the forefront of research, particularly in complex decision-making and task execution. As these systems surpass human-level performance in sophisticated problems, ensuring their alignment with human values, intentions, and ethical guidelines becomes crucial. Building on previous work in explanation generation for human-agent alignment, we address the more complex dynamics of multi-agent systems and human-AI teams. This paper introduces a novel approach to model alignment through weak-to-strong generalization in the context of language models. We present a framework where a strong model facilitates the improvement of a weaker model, bridging the gap between explanation generation and model alignment. Our method, formalized as a facilitation function, allows for the transfer of capabilities from advanced models to less capable ones without direct access to extensive training data. Our results suggest that this facilitation-based approach not only enhances model performance but also provides insights into the nature of model alignment and the potential for scalable oversight of AI systems.

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