リスク認識型アライメントによる安全な言語モデル

この論文は、言語モデルのファインチューニングにおける安全性の重要な問題に取り組んでいます。リスク中立的なアプローチを超え、Risk-aware Stepwise Alignment (RSA)という新しい手法を導入し、ポリシー最適化中にリスクを明示的に考慮し、軽減します。これは、特に低確率ながらも影響力の大きい有害な行動を防止するために重要です。ネストされたリスク尺度と段階的なアライメントの使用は、モデルシフトの制御と危険な出力の抑制の両方を提供する重要な革新です。理論分析と実験的検証は、論文の貢献をさらに強化しています。

• •より安全な言語モデルのファインチューニングのために、Risk-aware Stepwise Alignment (RSA)を提案。
• •RSAは、リスクを明示的に扱い、軽減するために、ネストされたリスク尺度を使用。
• •この方法は、モデルシフトを制御し、低確率で影響力の大きい有害な行動を抑制することを目的とする。
• •実験結果は、安全性と有用性の向上を示している。