gonzo-обзоры ML статей

[DeepMind Sparrow] Improving alignment of dialogue agents via targeted human judgements
Amelia Glaese, Nat McAleese, Maja Trębacz, John Aslanides, Vlad Firoiu, Timo Ewalds, Maribeth Rauh, Laura Weidinger, Martin Chadwick, Phoebe Thacker, Lucy Campbell-Gillingham, Jonathan Uesato, Po-Sen Huang, Ramona Comanescu, Fan Yang, Abigail See, Sumanth Dathathri, Rory Greig, Charlie Chen, Doug Fritz, Jaume Sanchez Elias, Richard Green, Soňa Mokrá, Nicholas Fernando, Boxi Wu, Rachel Foley, Susannah Young, Iason Gabriel, William Isaac, John Mellor, Demis Hassabis, Koray Kavukcuoglu, Lisa Anne Hendricks, Geoffrey Irving
Статья: https://arxiv.org/abs/2209.14375
Пост в блоге: https://www.deepmind.com/blog/building-safer-dialogue-agents

Ещё одна важная модель прошлого года от DeepMind, которая, как и гугловая LaMDA (https://www.group-telegram.com/sg/gonzo_ML.com/1229) может в скором времени оказаться где-то в поиске Гугла (обе, кстати, появились раньше ChatGPT).

Как и LaMDA, это retrieval-augmented модель (что на порядок круче ChatGPT) обученная через RLHF (reinforcement learning from human feedback), как и потомство InstructGPT (https://arxiv.org/abs/2203.02155) от OpenAI, включая ChatGPT. Причём multi-objective RLHF. Как полагается, модель названа в честь какой-нибудь животинки, на этот раз воробья (Sparrow).

Модель нацелена на information-seeking dialogue, не на простую болтовню, потому что для этого случая контекст и критерии успеха лучше определены. Авторы задаются для диалога верхнеуровневыми целями helpful, correct, и harmless, и детализируют каждую набором правил. Список большой, на два экрана. Эти правила напоминают safety objectives из работы про LaMDA, но сделаны с учётом собственного процесса аннотирования диалогов. Как примеры там есть правила про отсутствие стереотипов, сексуальной агрессии, хейта и харассмента, медицинских/юридических/финансовых советов, теорий заговора, повторов. Из более интересного есть набор правил про антропоморфизацию и не претендовать на то, чтобы быть человеком, иметь эмоции или мнения, строить отношения с пользователем, или иметь тело (этот набор правил проистекает из работы https://arxiv.org/abs/2112.04359, секция 2.5.2).

В качестве модели взята Шиншилла (https://www.group-telegram.com/sg/gonzo_ML.com/1216) на 70B параметров с хорошим промптом. Это модифицированный промпт на целый экран из работы про Gopher (https://www.group-telegram.com/sg/gonzo_ML.com/742), настраивающий на диалог между агентом и пользователем (будет отдельной картинкой в канале после поста). Такая модель называется DPC (Dialogue-Prompted Chinchilla).

Дополнительно в диалог включаются ещё два участника: Search Query для запроса в Гугл, и Search Result для результата из поиска. Это прикольный вариант интеграции с поиском через универсальный текстовый интерфейс, который не требует архитектурных изменений модели. LaMDA тоже близким по сути методом интегрировалась, только там toolset дёргался всегда. Можно делать разные модели, которые ходят в поиск всегда или не ходят вообще, которые могут выбирать, пойти в поиск или выдать фразу агента, или которые генерят несколько вариантов ответа с поиском и без и по ранжированию через reward model (RM) выбирают лучший.

Человеки общаются с DPC в двух сеттингах:

1. Per-turn response preference. Есть неполный диалог и множество вариантов ответа, человек выбирает лучший вариант продолжения. По этим данным можно оценить preference rate, то есть с какой частотой одну модель предпочитают другой. На этом обучается Elo Preference RM (reward model), как прокси для helpfulness.

2. Adversarial probing. Здесь человеку дают одно из правил, и он должен сподвигнуть модель его нарушить. По этим данным можно оценить rule violation rate. На этом потом обучается Rule RM, которая предсказывает человеческую оценку нарушения правил.

О благополучии аннотаторов заботились, этому посвящен отдельный абзац и приложение. Дизайн эксперимента и вопрос оплаты оценивал этический комитет. Поскольку приходилось работать с разными чувствительными темами, наблюдали за well-being через опросники, и за пропуск задач из этой группы штрафов не было.

arXiv.org

Improving alignment of dialogue agents via targeted human judgements

We present Sparrow, an information-seeking dialogue agent trained to be more helpful, correct, and harmless compared to prompted language model baselines. We use reinforcement learning from human...

www.group-telegram.com/sg/gonzo_ML.com/1237

2.7K viewsFeb 5, 2023 at 00:05

[DeepMind Sparrow] Improving alignment of dialogue agents via targeted human judgements
Amelia Glaese, Nat McAleese, Maja Trębacz, John Aslanides, Vlad Firoiu, Timo Ewalds, Maribeth Rauh, Laura Weidinger, Martin Chadwick, Phoebe Thacker, Lucy Campbell-Gillingham, Jonathan Uesato, Po-Sen Huang, Ramona Comanescu, Fan Yang, Abigail See, Sumanth Dathathri, Rory Greig, Charlie Chen, Doug Fritz, Jaume Sanchez Elias, Richard Green, Soňa Mokrá, Nicholas Fernando, Boxi Wu, Rachel Foley, Susannah Young, Iason Gabriel, William Isaac, John Mellor, Demis Hassabis, Koray Kavukcuoglu, Lisa Anne Hendricks, Geoffrey Irving
Статья: https://arxiv.org/abs/2209.14375
Пост в блоге: https://www.deepmind.com/blog/building-safer-dialogue-agents

Ещё одна важная модель прошлого года от DeepMind, которая, как и гугловая LaMDA (https://www.group-telegram.com/sg/gonzo_ML.com/1229) может в скором времени оказаться где-то в поиске Гугла (обе, кстати, появились раньше ChatGPT).

Как и LaMDA, это retrieval-augmented модель (что на порядок круче ChatGPT) обученная через RLHF (reinforcement learning from human feedback), как и потомство InstructGPT (https://arxiv.org/abs/2203.02155) от OpenAI, включая ChatGPT. Причём multi-objective RLHF. Как полагается, модель названа в честь какой-нибудь животинки, на этот раз воробья (Sparrow).

Модель нацелена на information-seeking dialogue, не на простую болтовню, потому что для этого случая контекст и критерии успеха лучше определены. Авторы задаются для диалога верхнеуровневыми целями helpful, correct, и harmless, и детализируют каждую набором правил. Список большой, на два экрана. Эти правила напоминают safety objectives из работы про LaMDA, но сделаны с учётом собственного процесса аннотирования диалогов. Как примеры там есть правила про отсутствие стереотипов, сексуальной агрессии, хейта и харассмента, медицинских/юридических/финансовых советов, теорий заговора, повторов. Из более интересного есть набор правил про антропоморфизацию и не претендовать на то, чтобы быть человеком, иметь эмоции или мнения, строить отношения с пользователем, или иметь тело (этот набор правил проистекает из работы https://arxiv.org/abs/2112.04359, секция 2.5.2).

В качестве модели взята Шиншилла (https://www.group-telegram.com/sg/gonzo_ML.com/1216) на 70B параметров с хорошим промптом. Это модифицированный промпт на целый экран из работы про Gopher (https://www.group-telegram.com/sg/gonzo_ML.com/742), настраивающий на диалог между агентом и пользователем (будет отдельной картинкой в канале после поста). Такая модель называется DPC (Dialogue-Prompted Chinchilla).

Дополнительно в диалог включаются ещё два участника: Search Query для запроса в Гугл, и Search Result для результата из поиска. Это прикольный вариант интеграции с поиском через универсальный текстовый интерфейс, который не требует архитектурных изменений модели. LaMDA тоже близким по сути методом интегрировалась, только там toolset дёргался всегда. Можно делать разные модели, которые ходят в поиск всегда или не ходят вообще, которые могут выбирать, пойти в поиск или выдать фразу агента, или которые генерят несколько вариантов ответа с поиском и без и по ранжированию через reward model (RM) выбирают лучший.

Человеки общаются с DPC в двух сеттингах:

1. Per-turn response preference. Есть неполный диалог и множество вариантов ответа, человек выбирает лучший вариант продолжения. По этим данным можно оценить preference rate, то есть с какой частотой одну модель предпочитают другой. На этом обучается Elo Preference RM (reward model), как прокси для helpfulness.

2. Adversarial probing. Здесь человеку дают одно из правил, и он должен сподвигнуть модель его нарушить. По этим данным можно оценить rule violation rate. На этом потом обучается Rule RM, которая предсказывает человеческую оценку нарушения правил.

О благополучии аннотаторов заботились, этому посвящен отдельный абзац и приложение. Дизайн эксперимента и вопрос оплаты оценивал этический комитет. Поскольку приходилось работать с разными чувствительными темами, наблюдали за well-being через опросники, и за пропуск задач из этой группы штрафов не было.

BY gonzo-обзоры ML статей