The Empty Signifier Problem: Towards Clearer Paradigms for Operationalising "Alignment" in Large Language Models

📄 arXiv: 2310.02457v2 📥 PDF

作者: Hannah Rose Kirk, Bertie Vidgen, Paul Röttger, Scott A. Hale

分类: cs.CL, cs.CY

发布日期: 2023-10-03 (更新: 2023-11-15)

备注: Socially Responsible Language Modelling Research (SoLaR) @ NeurIPs 2023

💡 一句话要点

提出框架以解决大型语言模型对齐问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 对齐问题 社会政治理论 空符号 透明性 批判性评估 经验数据集

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有方法在定义和操作化大型语言模型的对齐时缺乏清晰的框架，导致理解和评估的困难。
  2. 方法要点：论文提出了一个框架，明确了模型行为的重要维度及其定义的赋予者，以促进对齐概念的操作化。
  3. 实验或效果：通过该框架，研究者能够更透明地评估和选择对齐范式，从而提升对大型语言模型的理解和应用。

📝 摘要（中文）

本文通过后结构主义社会政治理论的视角探讨大型语言模型（LLMs）中的“对齐”概念，特别是其与空符号的相似性。为建立关于如何在经验数据集中操作化对齐这一抽象概念的共享词汇，我们提出了一个框架，界定了：1）哪些模型行为维度被视为重要，2）这些维度的意义和定义由谁赋予。我们对现有的经验文献进行了定位，并提供了选择遵循哪种范式的指导。通过这一框架，我们旨在促进透明度和批判性评估的文化，帮助社区应对将LLMs与人类群体对齐的复杂性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型（LLMs）对齐概念的模糊性，现有方法在操作化对齐时缺乏一致性和透明度，导致研究者难以有效评估模型行为与人类价值观的契合度。

核心思路：论文提出的框架通过界定模型行为的重要维度及其定义的赋予者，旨在为对齐概念的操作化提供清晰的指导，从而促进研究者之间的共识与交流。

技术框架：该框架包括两个主要模块：第一模块识别和定义模型行为的关键维度，第二模块探讨这些维度的意义及其赋予者，确保对齐的多样性和适应性。

关键创新：最重要的创新在于将对齐概念与空符号理论相结合，提供了一种新的视角来理解和操作化对齐问题，与传统方法相比，更加注重社会文化背景的影响。

关键设计：框架中涉及的关键设计包括对模型行为维度的系统分类、定义的多样性以及赋予者的多元化，确保了对齐过程的透明性和可操作性。通过这些设计，研究者能够更好地理解和评估LLMs的对齐效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

通过应用该框架，研究者能够在对齐评估中实现更高的透明度和一致性，提升了对大型语言模型行为的理解。具体来说，框架的实施使得对齐的定义和评估标准更加明确，促进了不同研究之间的可比性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、人工智能伦理和社会科学等。通过提供清晰的对齐框架，研究者和开发者能够更有效地设计和评估大型语言模型，使其更好地服务于人类需求，促进技术的负责任使用。

📄 摘要（原文）

In this paper, we address the concept of "alignment" in large language models (LLMs) through the lens of post-structuralist socio-political theory, specifically examining its parallels to empty signifiers. To establish a shared vocabulary around how abstract concepts of alignment are operationalised in empirical datasets, we propose a framework that demarcates: 1) which dimensions of model behaviour are considered important, then 2) how meanings and definitions are ascribed to these dimensions, and by whom. We situate existing empirical literature and provide guidance on deciding which paradigm to follow. Through this framework, we aim to foster a culture of transparency and critical evaluation, aiding the community in navigating the complexities of aligning LLMs with human populations.