Réformer les modèles de langue pour des opinions diversifiées
Une nouvelle méthode aligne les modèles de langue avec les préférences de groupes divers.
Binwei Yao, Zefan Cai, Yun-Shiuan Chuang, Shanglin Yang, Ming Jiang, Diyi Yang, Junjie Hu
― 6 min lire
Table des matières
- Le Problème des Préférences Diverses
- Question de Recherche
- Présentation de GDPO
- Comment Fonctionne GDPO
- Démonstration de GDPO
- Jeu de Données de Formation
- Objectif de Formation
- Temps d'Inférence
- Résultats Expérimentaux
- Génération d'Opinion Contrôlable
- Retours et Résultats
- Génération de Critiques de Films
- Travaux Connexes
- Alignement des Préférences avec les Modèles de Langage
- Alignement Pluraliste des Préférences
- Conclusion
- Limitations à Considérer
- Source originale
- Liens de référence
Quand on demande à un groupe de gens ce qu'ils pensent d'un sujet, on obtient souvent un mélange de réponses. Ça montre que les préférences ne sont pas universelles ; elles varient. Les méthodes actuelles pour enseigner aux modèles de langage à refléter ces opinions, comme l'Optimisation de Préférences Directes (DPO), passent souvent à côté. Elles mettent trop l'accent sur l'opinion majoritaire, laissant les voix minoritaires inaudibles.
Pour résoudre ce problème, on propose une nouvelle approche appelée Optimisation de Préférences par Distribution de Groupe (GDPO). Ce truc vise à aligner les modèles de langage avec la large gamme d'opinions au sein d'un groupe, en tenant compte des croyances qui motivent ces opinions. En utilisant des techniques statistiques pour représenter les croyances du groupe, GDPO offre une meilleure manière d'inclure les points de vue de tout le monde que les anciennes méthodes.
Le Problème des Préférences Diverses
Imagine que tu demandes aux gens d'une ville s'ils aiment un nouveau parc. Certains pourraient adorer, d'autres penser que c'est pas mal, et d'autres le détester complètement. Les méthodes actuelles se concentrent souvent sur l'opinion majoritaire, ignorant ceux qui ressentent différemment. Ça crée un problème quand il s'agit de créer une représentation équitable des opinions dans les modèles de langage.
Par exemple, si on demande à un groupe : "Est-ce que la disponibilité de produits étrangers est bonne pour notre pays ?", les réponses pourraient varier énormément, même parmi les membres d'une famille. Le défi apparaît quand les gens ne peuvent pas se mettre d'accord, ce qui mène à des préférences conflictuelles. Les algorithmes existants comme DPO traitent souvent ces opinions divergentes comme du bruit plutôt que comme des variations significatives, ce qui peut fausser les résultats vers les vues dominantes.
Question de Recherche
Avec tous ces défis, on se demande : Comment peut-on faire en sorte que les modèles de langage s'alignent sur les préférences diverses d'un groupe ?
Présentation de GDPO
Pour répondre à cette question, on propose GDPO. Notre approche se concentre sur deux objectifs principaux : d'abord, améliorer la capacité du modèle à refléter les croyances diverses dans un groupe, et ensuite, résoudre les conflits parmi les préférences différentes.
GDPO utilise un concept appelé croyance, qui indique à quel point les individus sont d'accord avec certaines opinions. En comprenant ces croyances, on peut mieux capturer la complexité des préférences humaines.
Comment Fonctionne GDPO
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Calibration des Croyances : Le modèle prédit d'abord une croyance pour une entrée donnée. Cette croyance est ensuite utilisée pour générer des réponses qui l'expriment.
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Alignement des préférences : Au lieu de traiter toutes les préférences de la même manière, GDPO priorise les réponses en fonction de leurs croyances associées.
Cette double approche aide à s'assurer que le modèle reflète une plus large gamme d'opinions tout en gérant les conflits.
Démonstration de GDPO
Jeu de Données de Formation
Pour mettre en œuvre GDPO, on crée des jeux de données qui lient les croyances aux préférences. D'abord, on génère des opinions basées sur des questions concernant des enjeux mondiaux. Ensuite, on construit des paires de préférences basées sur ce que les gens croient.
Objectif de Formation
GDPO n'essaie pas d'optimiser toutes les préférences en même temps. Au lieu de ça, il commence par calibrer les croyances puis aligne les réponses générées en conséquence.
Temps d'Inférence
Quand une nouvelle question arrive, le modèle prédit une croyance et génère une réponse en fonction de ça.
Résultats Expérimentaux
On applique GDPO dans deux tâches principales : produire des opinions sur des données synthétiques et générer des critiques de films basées sur des données réelles.
Génération d'Opinion Contrôlable
Pour cette tâche, le modèle génère une opinion basée sur une question puis suit avec une réponse qui s'aligne avec cette opinion. On utilise des données synthétiques qui simulent des conversations sur des enjeux mondiaux.
Retours et Résultats
Nos résultats montrent que, tandis que DPO a du mal avec les préférences minoritaires, GDPO augmente efficacement la représentation tant des vues majoritaires que minoritaires. C'est un pas important pour s'assurer que toutes les voix soient entendues.
Génération de Critiques de Films
Dans une autre tâche, on évalue à quel point GDPO peut générer des scores de notation et des critiques précises pour des films. Ici, le modèle commence par prédire un score basé sur les critiques des utilisateurs et ensuite crée une critique qui correspond à ça.
GDPO montre une performance exceptionnelle, s'alignant constamment avec la distribution de score attendue et les critiques générées.
Travaux Connexes
Alignement des Préférences avec les Modèles de Langage
Les techniques d'alignement actuelles échouent souvent à prendre en compte que les préférences peuvent varier énormément. Bien que des méthodes comme l'Apprentissage par Renforcement à partir des Retours Humains (RLHF) et DPO aient fait avancer le domaine, elles se concentrent souvent sur les vues majoritaires.
Alignement Pluraliste des Préférences
Certains chercheurs ont essayé d'aborder ces limitations en proposant des méthodes pour aligner plusieurs préférences de groupe. Cependant, ces efforts négligent souvent comment refléter précisément la gamme d'opinions au sein d'un seul groupe.
Conclusion
Notre travail met en lumière un problème fondamental dans l'alignement des modèles de langage avec les préférences humaines : les méthodes existantes négligent souvent la richesse des opinions au sein d'un groupe. GDPO offre une approche nouvelle, soulignant l'importance des croyances dans l'alignement des préférences. Nos découvertes suggèrent que GDPO peut efficacement capturer cette diversité tout en produisant des réponses cohérentes.
Limitations à Considérer
Même avec ces avancées, on reconnaît certaines limitations. Cette étude se concentre principalement sur les préférences au sein d'un seul groupe. Les travaux futurs devraient explorer comment accommoder les préférences à travers différents groupes.
De plus, bien que nos expériences aient utilisé des jeux de données où les croyances étaient explicites, beaucoup de scénarios dans le monde réel n'ont pas de déclarations de croyance aussi claires. On suggère d'utiliser des techniques avancées pour mieux inférer ces croyances implicites à partir des données de préférence.
Avec GDPO, on a fait des pas importants vers une représentation plus inclusive des préférences de groupe dans les modèles de langage, s'assurant que la voix de chacun puisse être entendue, même dans une pièce bondée !
Titre: No Preference Left Behind: Group Distributional Preference Optimization
Résumé: Preferences within a group of people are not uniform but follow a distribution. While existing alignment methods like Direct Preference Optimization (DPO) attempt to steer models to reflect human preferences, they struggle to capture the distributional pluralistic preferences within a group. These methods often skew toward dominant preferences, overlooking the diversity of opinions, especially when conflicting preferences arise. To address this issue, we propose Group Distribution Preference Optimization (GDPO), a novel framework that aligns language models with the distribution of preferences within a group by incorporating the concept of beliefs that shape individual preferences. GDPO calibrates a language model using statistical estimation of the group's belief distribution and aligns the model with belief-conditioned preferences, offering a more inclusive alignment framework than traditional methods. In experiments using both synthetic controllable opinion generation and real-world movie review datasets, we show that DPO fails to align with the targeted belief distributions, while GDPO consistently reduces this alignment gap during training. Moreover, our evaluation metrics demonstrate that GDPO outperforms existing approaches in aligning with group distributional preferences, marking a significant advance in pluralistic alignment.
Auteurs: Binwei Yao, Zefan Cai, Yun-Shiuan Chuang, Shanglin Yang, Ming Jiang, Diyi Yang, Junjie Hu
Dernière mise à jour: Dec 28, 2024
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2412.20299
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.20299
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.
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Liens de référence
- https://snap.stanford.edu/data/web-Amazon.html
- https://www.omdbapi.com/
- https://iep.utm.edu/lot-hypo/
- https://platform.openai.com/docs/guides/text-generation/chat-completions-api
- https://github.com/BigBinnie/Multi-Community-Alignment/blob/main/data/option_map_value_info.json
- https://github.com/BigBinnie/Multi-Community-Alignment/blob/main/data/option_map.json
- https://github.com/BigBinnie/Multi-Community-Alignment/blob/main/data/opinion_number_prob/mma_test.json
- https://github.com/BigBinnie/Multi-Community-Alignment/blob/main/data/movie_review_small/mma_test.json
- https://docs.google.com/spreadsheets/d/1XQQz7O8EaUUzj6augOZfjRdKd4iGxDu8t6MOtW0I48Q/edit?gid=470661627#gid=470661627
- https://github.com/goodfeli/dlbook_notation
- https://ctan.org/pkg/amssymb
- https://ctan.org/pkg/pifont
- https://github.com/BigBinnie/GDPO