Ausrichten grosser Sprachmodelle auf menschliche Werte

Das schnelle Wachstum von grossen Sprachmodellen (LLMs) macht es unerlässlich, diese Modelle mit menschlichen Werten und sozialen Normen in Einklang zu bringen. Diese Ausrichtung ist notwendig, um sicherzustellen, dass die Ausgaben von LLMs zuverlässig und sicher für die Nutzer sind. Einige Methoden, wie z.B. Reinforcement Learning mit menschlichem Feedback (RLHF) und Constitutional AI (CAI), wurden vorgeschlagen, um bei dieser Ausrichtung zu helfen. Allerdings benötigen diese traditionellen Methoden oft viel menschliches Feedback oder vordefinierte Regeln, was viel Zeit und Ressourcen in Anspruch nehmen kann.

Um diese Probleme anzugehen, suchen Forscher nach Möglichkeiten, automatisch Regeln zu erstellen, um LLMs mit weniger menschlichen Ressourcen in Einklang zu bringen. Dieser Ansatz beinhaltet die Verwendung einer Methode namens Red Teaming, um Schwächen in LLMs zu identifizieren und neue Regeln mit einem leistungsstärkeren Sprachmodell zu entdecken. Diese neu erstellten Regeln können dann das LLM leiten, um seine Ausgaben kontinuierlich zu verbessern. Diese Arbeit schlägt ein System vor, das automatisch Regeln zur Ausrichtung von LLMs generiert, um die Lücken zu schliessen, wo sie möglicherweise nicht den menschlichen Erwartungen entsprechen.

#Das Problem mit LLMs

Grosse Sprachmodelle haben viele Anwendungen, von Psychologie über Bildung bis hin zu anderen Bereichen. Trotz ihrer Stärken stehen diese Modelle weiterhin vor Herausforderungen. Ein grosses Anliegen ist das Ausrichtungsproblem, bei dem die von LLMs erzeugten Ausgaben möglicherweise nicht immer mit menschlichen ethischen Standards oder Vorlieben übereinstimmen. Diese Fehlanpassung kann zu voreingenommenen, falschen oder sogar schädlichen Ausgaben führen, was ernsthafte Konsequenzen haben kann.

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, geht es nicht nur darum, die Trainingsdaten oder Methoden zur Erstellung dieser Modelle zu verbessern. Es ist auch entscheidend, menschliche Richtlinien und Feedback in den Prozess zu integrieren, um LLMs für eine Vielzahl von Anwendungen sicherer und zuverlässiger zu machen.

#Ausrichtungsmethoden

Es wurden mehrere Methoden vorgeschlagen, um LLMs auszurichten. RLHF beispielsweise funktioniert, indem menschliches Feedback in den Trainingsprozess integriert wird, was dem Modell hilft, aus tatsächlichen menschlichen Antworten zu lernen. Andererseits verwendet CAI vordefinierte Richtlinien, die als "Verfassungen" bekannt sind, welche die gewünschten ethischen Standards und sozialen Normen umreissen. Diese Richtlinien helfen, das Training und Verhalten von LLMs zu formen, um sicherzustellen, dass ihre Ausgaben den ethischen Richtlinien entsprechen.

Während RLHF vielversprechende Ergebnisse gezeigt hat, sieht es sich Skalierungsherausforderungen gegenüber, da die hohen Kosten für das Sammeln und Verarbeiten von menschlichem Feedback anfallen. CAI hingegen ist nicht auf menschliches Feedback angewiesen, was es effizienter macht. Allerdings kann CAI durch die Vorurteile oder das mangelnde Wissen der Person, die die Richtlinien erstellt, eingeschränkt werden. Eine gut gestaltete Verfassung ist daher möglicherweise nicht für verschiedene kulturelle oder gesellschaftliche Kontexte geeignet. Das macht es schwierig, einen Satz vordefinierter Regeln zu entwickeln.

Es besteht also ein dringender Bedarf an Methoden, die automatisch Regeln zur Ausrichtung von LLMs basierend auf Daten erstellen können, anstatt ausschliesslich auf menschlichem Input zu basieren.

#Vorgeschlagenes Framework

Das in dieser Studie vorgeschlagene Framework konzentriert sich darauf, einen datengestützten Ansatz zu nutzen, um automatisch Regeln zur Ausrichtung von LLMs zu generieren. Im Gegensatz zu anderen Techniken hat dieser Ansatz mehrere Vorteile. Er benötigt keine umfangreichen menschlichen Daten oder manuell geschriebene Regeln. Stattdessen nimmt er ein Basis-LLM und einen Datensatz, der Schwächen in Modellen identifiziert (bekannt als Red Teaming-Daten), als Eingabe. Diese Red Teaming-Daten sind einfacher und kostengünstiger zu sammeln als menschliche Präferenzdaten.

Das Framework besteht aus mehreren wichtigen Modulen:

1. Red Teaming-Modul: Dieses Modul identifiziert zunächst Schwachstellen im Basis-LLM mithilfe von Red Teaming-Techniken. Es verwendet mehrere weit verbreitete Datensätze zusammen mit einem fortschrittlichen Red Teaming-Algorithmus, um Bereiche zu finden, die verbessert werden müssen.

2. Verfassungs-Vorschlagsmodul: Dieses Modul generiert neue Regeln basierend auf den identifizierten Schwächen. Es verwendet ein stärkeres LLM, um massgeschneiderte Regeln zu erstellen, die spezifische Probleme ansprechen, die während der Tests aufgetreten sind.

3. Verfassungsinduzierte Selbstreflexionsmodul: Dieser Teil des Frameworks leitet das Basismodell an, neue Antworten zu generieren, die die identifizierten Schwächen korrigieren, indem es die neuen Regeln nutzt.

4. Überwachtes Fine-Tuning (SFT): Schliesslich werden die korrigierten Antworten verwendet, um das Basismodell zu verfeinern und dessen Leistung zu verbessern, während sichergestellt wird, dass die neu entwickelten Regeln in das Verhalten des Modells integriert werden.

Das Framework arbeitet iterativ und identifiziert kontinuierlich neue Schwächen und generiert neue Regeln, um das Modell weiter zu verfeinern.

#Wichtige Beiträge

Diese Studie präsentiert mehrere wichtige Beiträge:

• Sie untersucht die Herausforderungen bei der Ausrichtung von LLMs und betont die Notwendigkeit eines automatischen, datengestützten Ansatzes zur Regelgenerierung.
• Das vorgeschlagene System kann dynamisch Regeln zur Ausrichtung des Ziel-LLM generieren.
• Es sind minimale menschliche Anstrengungen erforderlich, wodurch die potenziellen Vorurteile und Inkonsistenzen, die aus menschlichem Feedback entstehen könnten, reduziert werden.
• Die Ergebnisse von mehreren LLMs in einer Vielzahl von Sicherheitsbenchmarks zeigen, dass das Framework wichtige Eigenschaften wie Wahrhaftigkeit, Hilfsbereitschaft, Harmlosigkeit und Ehrlichkeit verbessert.

#Verwandte Arbeiten

Die Ausrichtung ist entscheidend, um sicherzustellen, dass Sprachmodelle nützlich und sicher sind. Kürzlich gab es ein wachsendes Interesse an "Selbstausrichtung", bei der Modelle ihre Antworten basierend auf gewünschten Verhaltensweisen bewerten und anpassen. Einige Methoden verwenden Eingabeaufforderungen, um den Modellen zu helfen, sich während ihres Betriebs selbst auszurichten. Andere, wie CAI, konzentrieren sich ausdrücklich auf die Selbstausrichtung zur Feinabstimmung.

Die vorgeschlagene Methode generiert Regeln dynamisch, anstatt sich auf vordefinierte Richtlinien zu verlassen. Dadurch wird sichergestellt, dass sie nicht von den Vorurteilen der Personen beeinflusst wird, die diese Richtlinien erstellen. Sie ermöglicht es auch, die Methode in neuen Bereichen einfach anzuwenden, ohne menschliche Experten zu benötigen.

#Red Teaming von LLMs

Red Teaming ist eine Strategie, die verwendet wird, um die Sicherheitsmerkmale eines Modells zu testen und herauszufordern. Dabei wird das Modell dazu aufgefordert, Antworten zu produzieren, unabhängig von möglichen Risiken. Verschiedene Methoden wurden entwickelt, um Beispiele dafür zu sammeln, wie LLMs scheitern oder schädliche Ausgaben produzieren können. Diese Datensätze dienen als Ressourcen zur Generierung von Regeln im vorgeschlagenen Framework.

Das vorgeschlagene Framework beginnt mit Red Teaming des Basis-LLM, um Antworten zu sammeln, gefolgt von einer Bewertungsphase, in der problematische Ausgaben identifiziert werden. Diese Ausgaben leiten das Verfassungs-Vorschlagsmodul an, das neue Regeln zur Verbesserung der Leistung des Modells erstellt.

#Beschreibung des Frameworks

Die Funktionsweise des vorgeschlagenen Frameworks lässt sich wie folgt zusammenfassen:

1. Red Teaming: Das Basis-LLM wird mit Red Teaming-Methoden getestet, um seine Antworten herauszufordern. Die Ausgaben werden gesammelt, um sie weiter zu bewerten.

2. Bewertung: Die gesammelten Ausgaben werden bewertet, um zu identifizieren, welche Antworten unzureichend oder unerwünscht sind. Ein fortschrittliches Modell wird verwendet, um diese Antworten zu bewerten.

3. Regelgenerierung: Die identifizierten Schwächen führen zur Erstellung neuer Regeln, die darauf abzielen, die spezifischen Probleme zu lösen.

4. Selbstreflexion: Das Basismodell wird dann aufgefordert, seine Antworten im Lichte der generierten Regeln zu bewerten, was zu Überarbeitungen führen kann.

5. Feinabstimmung: Nach den Überarbeitungen werden die verbesserten Antworten verwendet, um das Basismodell zu verfeinern und sicherzustellen, dass es besser mit den etablierten Richtlinien übereinstimmt.

Dieses Framework ist so konzipiert, dass es in Zyklen arbeitet, ständig neue Herausforderungen entdeckt und das Verhalten des Modells verfeinert.

#Red Teaming-Datensätze

Das Framework nutzt bestehende Datensätze, die speziell zum Identifizieren von Schwachstellen in LLMs entwickelt wurden. Diese Datensätze enthalten Transkripte, die aus verschiedenen Testmethoden stammen, um potenzielle Risiken in Verbindung mit LLMs zu analysieren.

Die im Framework verwendeten Datensätze umfassen:

• Anthropic hh-rlhf: Dieser Datensatz hilft, potenzielle Schäden in LLMs durch Red Teaming zu untersuchen und zu beheben, und verfügt über eine beträchtliche Menge an Interaktionen zwischen Menschen und KI-Assistenten.

• HarmfulQA: Dieses Benchmark enthält schädliche Fragen, die in verschiedene Themen für die Bewertung von Modellantworten kategorisiert sind.

• DangerousQA: Dieser Datensatz umfasst Anfragen, die schädliche Inhalte über spezifische Attribute analysieren.

#Leistungvergleich

Die Studie bewertet die Effektivität des vorgeschlagenen Frameworks im Vergleich zu verschiedenen Modellen in mehreren Tests.

1. TruthfulQA Multiple-Choice-Tests: Diese Tests bewerten, wie gut Modelle genaue Informationen erkennen können. Nach der Anwendung des vorgeschlagenen Frameworks wurde ein bemerkenswerter Anstieg der Leistung bei der Identifizierung der richtigen Optionen festgestellt.

2. TruthfulQA Generierungstests: In diesen Tests verbesserte sich der Anteil der von den Modellen produzierten wahren Antworten erheblich nach der Anwendung des Frameworks, was darauf hindeutet, dass das Modell besser darin wurde, genaue Informationen bereitzustellen.

3. BIG-bench HHH Eval: Die Modelle zeigten erhebliche Verbesserungen in verschiedenen Aspekten wie Hilfsbereitschaft, Ehrlichkeit und Harmlosigkeit.

Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass das vorgeschlagene Framework LLMs effektiv dabei hilft, ihre Ausgaben zu verbessern und sie besser an menschlichen Vorlieben auszurichten.

#Iterative Verbesserung

Eine interessante Beobachtung aus den Experimenten ist, wie die Leistung des Modells mit fortlaufenden Trainingseinstellungen evolviert. Z initially tendieren die Modelle dazu, unerwünschte Antworten zu produzieren, aber durch Selbstreflexion und Feinabstimmung lernt das Modell, diese Fehler im Laufe der Zeit zu vermeiden.

Mit fortschreitendem Training adressiert das Modell häufige Fehler frühzeitig, was zu einer ständigen Verbesserung in Bezug auf Harmlosigkeit und andere Aspekte führt. Schliesslich wird das Modell gut ausgerichtet, sodass weniger häufige Anpassungen notwendig sind.

#Vorgeschlagene Regeln

Ein wesentlicher Aspekt des Frameworks ist die Generierung neuer Regeln. Die Studie zeigt mehrere Beispiele für neue Regeln, die während des Trainingsprozesses erstellt wurden. Diese Regeln zielen darauf ab, ethische Ausgaben von den LLMs sicherzustellen und können Folgendes umfassen:

1. Der Assistent sollte schädliche oder unethische Handlungen nicht unterstützen.
2. Der Assistent muss die Sicherheit und das Wohlbefinden von Personen priorisieren.
3. Der Assistent sollte respektvolle Interaktionen fördern.

Diese Beispiele verdeutlichen, wie das Framework zunächst allgemeine Richtlinien produziert und diese schrittweise verfeinert, um spezifische Bedenken anzugehen, während sich das Modell besser anpasst.

#Menschliche Bewertung

Um die Effektivität des Frameworks zu validieren, wurde eine menschliche Bewertung durchgeführt. Die Ergebnisse der Bewertung zeigen eine hohe Übereinstimmung unter den Annotatoren bei der Beurteilung der Modellleistung. Diese Korrelation deutet darauf hin, dass die Verbesserungen, die in den Benchmark-Ergebnissen zu sehen sind, auch die realweltliche Effektivität widerspiegeln.

#Fazit

Zusammenfassend präsentiert diese Studie einen neuen Ansatz zur Ausrichtung grosser Sprachmodelle. Durch den Fokus auf automatische Regelgenerierung und Selbstanpassung durch Red Teaming-Daten hilft das vorgeschlagene Framework sicherzustellen, dass LLMs Ausgaben erzeugen können, die besser mit menschlichen Werten übereinstimmen. Die empirischen Ergebnisse heben signifikante Verbesserungen über mehrere Modelle hervor, was darauf hindeutet, dass diese Methode eine praktische Lösung zur Verbesserung der Sicherheit und Zuverlässigkeit von LLMs ist.

Das Design des Frameworks ermöglicht eine einfache Anpassung an verschiedene Bereiche, was es zu einem vielseitigen Werkzeug zur Verbesserung der Modellausrichtung in verschiedenen Anwendungen macht. Zukünftige Forschungen könnten das Potenzial erforschen, vielfältigere Datensätze und Methoden zu entwickeln, die nicht stark auf leistungsstärkere Modelle angewiesen sind, um den Robustheitsprozess der Ausrichtung weiter zu verbessern.