AI2とワシントン大学の研究者が、LLMsの表面的な性質を明らかにし、チューニングフリーの新しい方法であるURIALを紹介した

「AI2とワシントン大学の研究者によるURIALの新たな提案：LLMsの表面的な性質の解明とチューニングフリー技術の紹介」

ラージランゲージモデル（LLMs）は、人工知能（AI）やディープラーニングの分野での最近の革新です。GPT、PaLM、LLaMaなどのよく知られたLLMは、コンテンツの生成において非常に高いポテンシャルを示しています。質問応答やテキスト要約から言語翻訳やコード補完まで、これらのモデルは多くのことができます。ChatGPTを含むこれらのモデルは、広範な非監督テキストコーパスでの事前トレーニングを経ています。しかし、最近の研究は、従来のファインチューニングの採用方法が以前に考えられていたほど重要ではない可能性があると示唆しています。

オープンドメインのAIアシスタントとしての基本LLMの改善プロセスであるアライメントチューニングは業界標準と認められています。これには、人間のフィードバックからの強化学習（RLHF）や監視付きファインチューニング（SFT）が含まれます。この標準は、LIMAという研究によって問われ、SFTのためのわずか1,000のサンプルでも意味のあるアライメントパフォーマンスを達成することができると示されました。

LIMAが提案したスーパーフィシャルアライメント仮説では、基本LLMの振る舞いを根本的に変えるのではなく、特定のデータ形式を選択するようにトレーニングすることで、アライメントチューニングが行われる可能性があります。これにより、わずかな例でも高品質なアライメントモデルが監視付きファインチューニングによって生成されることが示されました。

• 最近の人類学的研究によれば、クロード2.1の戦略的な促進を通じて、プロンプトに単一の追加をすることで、LLMsの記憶容量を70％増加させることができると報告されました
• MITとFAIR Metaの研究者は、「組織化された条件つき画像生成 (Representation-Conditioned Image Generation; RCG)：クラス非依存の画像生成における画期的なAIフレームワーク」を発表しました
• 「このAI研究は、姿勢オブジェクト認識を次のトークン予測として新しいアプローチを提案します」という意味です

スーパーフィシャルアライメント理論に確かな支持を見つけるための研究が不十分であるため、Allen Institute for Artificial Intelligenceおよびワシントン大学の研究チームは、最近の論文でアライメントチューニングの広く使用されている技術に取り組み、基本LLMを有用なオープンドメインのAIアシスタントにする方法を提案しています。選好チューニングは人間のフィードバックからの強化学習によって実現され、指導学習は監視付きファインチューニングによって実現されています。

チームは、基本LLMとそのアライメントされたバージョン（例：Llama-2およびLlama-2-chat）のトークン分布の変化を調査し、アライメント調整の影響を研究しました。彼らは、基本LLMとそのアライメントされたバージョンが上位ランクされたトークンを共有し、ほとんどのトークン位置でデコーディングにおいてほぼ同じパフォーマンスを発揮することを発見しました。ディスコースマーカーやセーフティディスクレイマーなどのスタイルトークンは、最も分布の変動を経験しています。この研究は、アライメント調整が主にAIアシスタントの言語スタイルを同化することに焦点を当てており、基本LLMがユーザーの問い合わせに応えるために必要な情報を提供しているという仮説の説得力のある証拠を提供しています。

チームはまた、SFTやRLHFなしで基本LLMをどの程度アラインできるかという研究トピックを提示しました。彼らは、URIAL（調整を必要としないLLMとコンテキスト内アライメント）というアライメント技術を提案しました。わずか3つの連続スタイルの例とシステムのプロンプトだけで、URIALは基本LLMとのコンテキスト内学習（ICL）のみを通じて効果的なアラインメントを達成します。

チームは、Mistral-7b-Instruct（SFTで調整されたLLM）やSFT+RLHF（Llama-2-70b-chat）でアラインされたLLMsと同等またはそれ以上のパフォーマンスを提供するURIALを持つ基本LLMの詳細で理解しやすい分析を提供する、just-eval-instructと呼ばれる一連のインスタンスで、チューニングフリーおよびチューニングベースのアライメント戦略のギャップを劇的に縮小することが示されました。

結論として、評価結果は浅いアライメントチューニングを強調し、基本LLMの言語スタイルの導入と既存の知識に委ねられることを示しています。

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