Adattare i modelli linguistici al feedback degli utenti

La crescita rapida dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLMs) ha portato al loro utilizzo in vari contesti, evidenziando la necessità per i modelli di adattare il loro comportamento in base alle preferenze degli utenti. Un modo comune per fornire input a questi modelli è attraverso Feedback verbale di alto livello. Ad esempio, un utente potrebbe chiedere a un Modello di non usare emoji nelle email destinate a un capo. Anche se scrivere questo tipo di feedback è più facile che creare annotazioni dettagliate per l'addestramento, semplicemente dare feedback può a volte spingere il modello ad applicarlo in contesti inappropriati.

Questo articolo esplora come incorporare feedback verbale senza causare tale generalizzazione eccessiva. La generalizzazione eccessiva significa applicare il feedback in situazioni in cui non è rilevante, portando a risultati indesiderati. Per affrontare questo, proponiamo un nuovo metodo che genera un piccolo Set di dati sintetici basati sul feedback fornito. Questo dataset riflette come il feedback dovrebbe essere applicato, insieme a situazioni in cui non dovrebbe. Affinando il modello in base a questo dataset, intendiamo mantenere il comportamento originale del modello in situazioni non correlate al feedback.

I nostri esperimenti mostrano che questo nuovo metodo applica con successo il feedback verbale ai contesti rilevanti evitando cambiamenti in aree non correlate. I risultati indicano che il nostro approccio riduce la generalizzazione eccessiva del 30% rispetto ai metodi esistenti.

Man mano che i LLM diventano più comuni in vari settori, allinearli con le preferenze specifiche degli utenti diventa essenziale. Gli utenti spesso hanno richieste sfumate che sono difficili da catturare con regole generali. Ad esempio, un utente potrebbe voler email concise per il lavoro ma dettagliate per uso personale. Soddisfare queste preferenze è una sfida perché richiede solitamente la raccolta di dati estesi in diversi contesti. Inoltre, affinare un modello per un contesto può influenzare le sue prestazioni in altri.

La ricerca in quest'area si concentra spesso su come adattare i LLM utilizzando feedback verbale di alto livello. I metodi iniziali hanno avuto difficoltà ad aggiornare i modelli correttamente, portando o a non soddisfare il feedback o ad applicarlo in modo inappropriato. Tecniche comuni come la distillazione contestuale supervisionata e l'apprendimento per rinforzo dal feedback umano si basano su dataset forniti dagli utenti. Tuttavia, questi metodi richiedono un notevole sforzo per raccogliere dati sufficienti e non sempre prevengono cambiamenti indesiderati nel comportamento del modello.

Integrare feedback verbale direttamente nei prompt può anche essere ingombrante, specialmente man mano che si accumula più feedback. Prompt lunghi possono rendere più difficile determinare quale feedback si applica in un contesto specifico.

Il nostro obiettivo è consentire ai LLM di capire quando applicare una singola frase di feedback e farlo in modo efficace nelle uscite future. Il metodo proposto genera prompt ipotetici per distinguere tra situazioni in cui il feedback si applica e dove non lo fa. Campionando risposte originali e riviste, affiniamo il comportamento del modello.

Un approccio convenzionale potrebbe utilizzare completamenti originali e rivisti per massimizzare la ricompensa implicita di un modello di preferenze. Tuttavia, questo non garantirebbe che il modello mantenga il suo comportamento originale quando il feedback è irrilevante. Il nostro nuovo approccio mira a massimizzare la ricompensa per i prompt rilevanti riducendo al minimo eventuali aggiustamenti per i prompt in cui il feedback non si applica.

Il nostro principale contributo è un metodo che consente ai LLM di apprendere dal feedback verbale mentre adattano il loro comportamento in base al contesto. Questo nuovo metodo genera dataset sintetici e affina il modello con l'obiettivo di applicare il feedback senza cambiamenti indesiderati in altre situazioni. I risultati suggeriscono che il nostro sistema applica il feedback in modo più accurato ai prompt rilevanti e riduce significativamente i cambiamenti indesiderati.

La ricerca mostra l'importanza di adattare i modelli linguistici al feedback degli utenti minimizzando la generalizzazione eccessiva. Man mano che i LLM continuano ad essere integrati in varie applicazioni, migliorare la loro capacità di rispondere a preferenze specifiche degli utenti aumenterà notevolmente la loro utilità e efficacia.

#Lavori Correlati

L'adattamento dei sistemi linguistici dal feedback è stato studiato in diversi contesti. I ricercatori hanno esplorato vari tipi di feedback, inclusi ricompense apprese o euristiche sui singoli output del modello e feedback verbale sui comportamenti del modello. Il feedback in linguaggio naturale è stato utilizzato per migliorare le prestazioni in settori come generazione di codice, sintesi e sistemi di dialogo. Il feedback è solitamente impiegato per affinare gli output del modello durante la generazione, consentendo aggiustamenti prima che venga prodotta una risposta finale.

Un'area notevole di ricerca riguarda l'auto-affinamento, in cui un LLM genera il proprio feedback. Alcuni studi hanno scoperto che gli output finali di questi metodi di auto-affinamento potevano essere reintegrati nel modello, migliorando le prestazioni complessive senza necessità di aggiustamenti continui durante il testing.

I lavori più strettamente correlati al nostro sono quelli che utilizzano feedback in linguaggio naturale per regolare i comportamenti generali del modello piuttosto che affinare output singoli. Alcuni metodi coinvolgono la generazione di dati sintetici di addestramento per incoraggiare i LLM a seguire regole di alto livello. Altri mirano a distillare i comportamenti del modello basandosi sul feedback senza che questo sia esplicitamente presente nel modello. Tuttavia, questi approcci si concentrano spesso su cambiamenti comportamentali universali piuttosto che sull'adattamento del feedback a contesti specifici.

Inoltre, il campo dell'editing del modello esamina come regolare modelli pre-addestrati per eseguire specifici editing mantenendo la loro capacità complessiva. I lavori precedenti si sono principalmente concentrati su correzioni fattuali o di ragionamento, mentre il nostro approccio guarda ai cambiamenti comportamentali generali senza limitazioni di contesto rigide.

Delineeremo due approcci comuni per aggiornare i LLM con feedback verbale di alto livello: distillazione contestuale supervisionata e apprendimento per rinforzo basato su preferenze.

#Distillazione Contestuale Supervisionata

Un metodo semplice per aggiornare i LLM è la distillazione contestuale supervisionata, che utilizza il contesto testuale per guidare il comportamento del modello. Questo approccio cattura le azioni che un umano o un LLM intraprenderebbero quando ricevono una query dell'utente e un contesto, consentendo al modello di adattarsi di conseguenza senza che il contesto venga incluso nelle applicazioni future.

#Apprendimento per Rinforzo Basato su Preferenze (PbRL)

L'apprendimento per rinforzo basato su preferenze è un'altra tecnica popolare per aggiornare i LLM. Questo metodo valuta le risposte generate dai LLM e consente all'annotatore di etichettare quale risposta è migliore. Ciò può creare un dataset che indica al modello quali comportamenti adottare e quali evitare. L'obiettivo tipico per addestrare questo modello di ricompensa è massimizzare la probabilità delle risposte considerate preferibili.

Tuttavia, questi metodi esistenti portano spesso a una generalizzazione eccessiva quando cercano di apprendere da feedback di alto livello. Affrontare questo problema è fondamentale per garantire che i LLM non cambino comportamento in modo inappropriato al di fuori dell'ambito di feedback specificato.

#Apprendere dal Feedback Verbale senza Generalizzazione Eccessiva

In questa sezione, discuteremo il nostro approccio, che consente ai LLM di adattarsi al feedback verbale in modo rapido e semplice senza richiedere ampi input umani.

#Adattare i Modelli Utilizzando Feedback Verbale

Il nostro approccio inizia con il presupposto che il feedback verbale possa essere espresso in frasi brevi, descrivendo cambiamenti desiderati nel comportamento di un LLM. La sfida è che applicare semplicemente questo feedback può causare al modello di generalizzare in modo errato, cambiando il suo comportamento per i prompt in cui il feedback non si applica.

Per affrontare questo problema, miriamo a creare un metodo che consenta al feedback di essere applicato solo in situazioni appropriate. Partendo da un LLM base, il nostro nuovo metodo genera un dataset che può essere affinato per affrontare il feedback evitando la generalizzazione eccessiva. Questo dataset consiste di tre parti. La prima parte dimostra il cambiamento desiderato nel comportamento del modello, la seconda ci aiuta a mantenere i comportamenti originali del modello al di fuori del contesto di feedback, e la terza è progettata per aiutare il modello a capire quando è appropriato applicare il feedback.

#Generazione di Dataset Sintetici

Per raggiungere questo obiettivo, utilizziamo un modello generico potente (come GPT-4) per tradurre un pezzo di feedback verbale in un dataset utile. Iniziamo sviluppando categorie di prompt correlate al feedback. Per ogni categoria, generiamo un set di prompt che sono rilevanti per il feedback. Creiamo anche prompt che possono sembrare rilevanti ma che sono in realtà fuori portata per il feedback. Infine, includiamo un insieme fisso di prompt che servono come controlli per garantire che non ci sia degrado dei comportamenti del modello non correlati.

Questo processo di generazione del dataset funge da pietra angolare per la nostra strategia di affinamento. Creando con attenzione il dataset, possiamo garantire che il modello si adatti al feedback senza perdere il comportamento originale del modello.

#Affinamento del Modello

Utilizzando i dataset sintetici che abbiamo generato, affiniamo il modello per migliorare l'aderenza al feedback controllando al contempo per cambiamenti indesiderati. Il processo di affinamento implica integrare i dati generati in ambito con ulteriori vincoli per prevenire il degrado dei comportamenti del modello in contesti irrilevanti.

Questo approccio a doppio livello ci consente di regolare le risposte del modello in modo efficace mantenendolo stabile anche in scenari non correlati. L'obiettivo è che il modello risponda bene nei contesti in cui il feedback si applica evitando cambiamenti in situazioni dove non si applica.

#Valutazione dei Risultati

I nostri esperimenti mirano a rispondere a varie domande riguardo al miglioramento dell'apprendimento del feedback degli LLM attraverso il nostro nuovo approccio. Prima di tutto, valutiamo l'estensione della generalizzazione eccessiva affrontata dai metodi esistenti. Poi, ci concentriamo su se le modifiche ai metodi standard possono mitigare la generalizzazione eccessiva. Infine, esploriamo il potenziale del nostro metodo di apprendere da più pezzi di feedback in modo efficace.

#Dataset Utilizzati

Per il nostro dataset di feedback, abbiamo raccolto 100 pezzi di feedback, suddivisi equamente tra esempi generati da umani e da GPT-4. Ogni pezzo di feedback è progettato per applicarsi solo in contesti specifici. Abbiamo anche creato dataset per valutare come i modelli rispondono sia a prompt in ambito che fuori ambito.

#Metriche per Valutazione

Per misurare le prestazioni, abbiamo costruito metriche di valutazione specifiche focalizzandoci sull'aderenza al feedback. Per i prompt in ambito, miriamo ad aumentare l'aderenza, mentre per i prompt fuori ambito, ci sforziamo di mantenere il comportamento originale del modello. Sono stati utilizzati due metodi di misurazione, punteggio euristico e punteggio GPT-4. Le euristiche si applicano a richieste semplici, mentre il punteggio GPT-4 è usato per feedback più complessi che richiedono una valutazione soggettiva.

Calcoliamo un punteggio di aderenza complessivo che riflette le prestazioni del modello nell'applicare il feedback evitando cambiamenti indesiderati. Questo punteggio fornisce un'idea della adattabilità del modello.

#Panoramica dei Risultati

I nostri principali risultati indicano che il nostro nuovo metodo riduce significativamente la generalizzazione eccessiva mentre aderisce efficacemente al feedback rilevante. Questa prestazione è superiore rispetto alle tecniche precedenti, indicando che abbiamo affrontato con successo una sfida critica nell'apprendimento del feedback degli LLM.

In particolare, il nostro approccio mantiene un delicato equilibrio: migliora l'aderenza al feedback specificato senza influenzare il comportamento del modello in aree non correlate. Questo equilibrio è fondamentale per garantire che i LLM siano pratici per esigenze utente varie.

#Implicazioni e Direzioni Future

Man mano che i LLM diventano più integrati nella vita quotidiana e nelle industrie, personalizzare il loro comportamento in base al feedback degli utenti diventerà sempre più prezioso. La nostra ricerca evidenzia l'importanza di consentire ai LLM di apprendere da feedback verbale di alto livello senza compromettere la loro funzionalità complessiva.

#Apprendimento Continuo

Un'interessante linea di indagine riguarda se possiamo raggiungere un apprendimento continuo combinando pesi del modello adattati. Se possiamo mescolare efficacemente i pesi appresi da più istanze di feedback, i LLM potrebbero adattarsi rapidamente a varie esigenze degli utenti senza un ampio riaddestramento.

#Raffinamento dei Vincoli di Feedback

Un'altra area da esplorare è la formulazione dei vincoli di feedback. I nostri risultati suggeriscono che il livello di rigidità nell'applicare il feedback può influenzare le prestazioni del modello. La ricerca futura potrebbe trarre beneficio dall'esplorare alternative performanti per vincolare i cambiamenti comportamentali negli aggiornamenti del modello.

#Conclusione

In questo articolo, abbiamo discusso di come i modelli possono apprendere dal feedback verbale senza generalizzazione eccessiva. Man mano che i LLM diventano più comuni, questa capacità migliorerà la loro utilità e arricchirà le esperienze degli utenti. Applicando il nostro approccio, possiamo garantire che i LLM si adattino efficacemente al loro comportamento in contesti rilevanti mantenendo le loro funzioni originali. Il lavoro futuro si concentrerà sul raffinare questo processo per aumentare ulteriormente le prestazioni e la flessibilità.