Large Language Model Alignment: A Survey, Tianhao Shen+, N/A, arXiv'23

[AkihikoWatanabe]

URL

• https://arxiv.org/abs/2309.15025

  Affiliations

  • Tianhao Shen, N/A
  • Renren Jin, N/A
  • Yufei Huang, N/A
  • Chuang Liu, N/A
  • Weilong Dong, N/A
  • Zishan Guo, N/A
  • Xinwei Wu, N/A
  • Yan Liu, N/A
  • Deyi Xiong, N/A

    Abstract

  • Recent years have witnessed remarkable progress made in large language models(LLMs). Such advancements, while garnering significant attention, haveconcurrently elicited various concerns. The potential of these models isundeniably vast; however, they may yield texts that are imprecise, misleading,or even detrimental. Consequently, it becomes paramount to employ alignmenttechniques to ensure these models to exhibit behaviors consistent with humanvalues. This survey endeavors to furnish an extensive exploration of alignmentmethodologies designed for LLMs, in conjunction with the extant capabilityresearch in this domain. Adopting the lens of AI alignment, we categorize theprevailing methods and emergent proposals for the alignment of LLMs into outerand inner alignment. We also probe into salient issues including the models'interpretability, and potential vulnerabilities to adversarial attacks. Toassess LLM alignment, we present a wide variety of benchmarks and evaluationmethodologies. After discussing the state of alignment research for LLMs, wefinally cast a vision toward the future, contemplating the promising avenues ofresearch that lie ahead. Our aspiration for this survey extends beyond merely spurring researchinterests in this realm. We also envision bridging the gap between the AIalignment research community and the researchers engrossed in the capabilityexploration of LLMs for both capable and safe LLMs.

    Translation (by gpt-3.5-turbo)

• 近年、大規模言語モデル（LLMs）の進歩が顕著であり、注目を集めています。これらの進歩は非常に大きな潜在能力を持っていますが、同時にさまざまな懸念も引き起こしています。これらのモデルは確かに非常に広範な応用が可能ですが、不正確で誤解を招く、あるいは有害なテキストを生成する可能性もあります。そのため、これらのモデルが人間の価値と一致する振る舞いを示すために、アライメント技術を使用することが非常に重要です。

本調査では、LLMsのアライメントに関する既存の研究とともに、LLMsのアライメントのためのさまざまな手法を包括的に探求します。AIアライメントの観点から、LLMsのアライメントのための既存の手法と新たな提案を外部アライメントと内部アライメントに分類します。また、モデルの解釈可能性や敵対的攻撃への脆弱性など、重要な問題にも探求します。LLMsのアライメントを評価するために、さまざまなベンチマークと評価手法を提案します。LLMsのアライメントの研究の現状を議論した後、将来に向けて有望な研究の方向性を考察します。

この調査の目的は、この領域での研究の関心を喚起するだけでなく、能力の探求に取り組む研究者とAIアライメント研究コミュニティとのギャップを埋めることです。安全で能力のあるLLMsのための研究に取り組む研究者との連携を目指しています。

Summary (by gpt-3.5-turbo)

• 近年、大規模言語モデル（LLMs）の進歩が注目されていますが、その潜在能力と同時に懸念もあります。本研究では、LLMsのアライメントに関する既存の研究と新たな提案を包括的に探求し、モデルの解釈可能性や敵対的攻撃への脆弱性などの問題も議論します。さらに、LLMsのアライメントを評価するためのベンチマークと評価手法を提案し、将来の研究の方向性を考察します。この調査は、研究者とAIアライメント研究コミュニティとの連携を促進することを目指しています。

[AkihikoWatanabe]

LLMのalignmentに関するサーベイ。