大規模言語モデルにおける価値観のずれとアライメント作業のエントロピーベース測定

この記事は、大規模言語モデル（LLM）にエンコードされた価値観が時間の経過とともにどのように変化するか（価値観のずれ）と、これらのモデルが人間の価値観とどの程度整合しているかを評価する新しい方法について議論している可能性があります。エントロピーの使用は、モデルの出力における不確実性またはランダム性に焦点を当てており、望ましい行動からの逸脱を定量化する可能性があります。ソースであるArXivは、これが研究論文であり、新しい発見と方法論を提示していることを示唆しています。

• •LLMにおける価値観のずれの測定に焦点を当てている。
• •エントロピーベースのアプローチを採用している。
• •LLMと人間の価値観との整合性の向上を目指している。
• •ArXivからの研究結果を提示している。