BeaverTails: Towards Improved Safety Alignment of LLM via a Human-Preference Dataset

BeaverTails: Towards Improved Safety Alignment of LLM via a Human-Preference Dataset

1. 本研究の学術的背景，研究課題の核心をなす学術的「問い」は何ですか？
- 大規模言語モデル（LLMs）での安全性向上の研究を促進することを目的としたBeaverTailsデータセットを紹介することで、LMMにおける安全性評価方法の確立が求められている学術的な問いを解決する。

2. 本研究の目的及び学術的独自性と創造性は何ですか？
- 本研究では、安全なLLMsの開発と展開への貢献を目的として、BeaverTailsデータセットを開発した。このデータセットは、質問応答のペアについて助けになるか、無害かの判定データを分割し、それぞれの指標に関して、30,207のQAペアの安全性のメタラベル、および30,144の専門家比較データを集めた。このデータにより、LLMsにおける安全性の向上に寄与することが期待されている。

3. 本研究の着想に至った経緯や，関連する国内外の研究動向と本研究の位置づけは何ですか？
- LLMにおける安全性の研究は進んでいますが、安全性の向上のためのデータセットが不足しています。この研究では、質問応答ペアについて安全性の向上につながるデータセットを作成することで、安全性向上に一歩近づけたいとの発想に至りました。

4. 本研究で何をどのように、どこまで明らかにした？
- 本研究では、BeaverTailsデータセットの開発について明らかにした。また、このデータセットがLMMの安全性確保に貢献することができることを示し、実際のコンテンツモデレーションやRLHFにおいて適用できる可能性を示した。

5. 本研究の有効性はどのように検証した？
- 本研究では、BeaverTailsデータセットがLMMの安全性評価に貢献することを示し、実際のコンテンツモデレーションやRLHFに適用できる可能性を示した。