The PRISM Alignment Dataset: What Participatory, Representative and Individualised Human Feedback Reveals About the Subjective and Multicultural Alignment of Large Language Models
作者: Hannah Rose Kirk, Alexander Whitefield, Paul Röttger, Andrew Bean, Katerina Margatina, Juan Ciro, Rafael Mosquera, Max Bartolo, Adina Williams, He He, Bertie Vidgen, Scott A. Hale
分类: cs.CL
发布日期: 2024-04-24 (更新: 2024-12-03)
期刊: The Thirty-eight Conference on Neural Information Processing Systems Datasets and Benchmarks Track (2024)
💡 一句话要点
提出PRISM数据集以解决大语言模型对人类反馈的多样性问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 人类反馈 多样性 文化差异 数据集构建 个性化对齐 跨文化研究
📋 核心要点
- 现有方法在收集人类反馈时缺乏多样性，未能充分代表不同文化和社会背景的观点。
- PRISM数据集通过整合1500名来自75个国家的参与者的反馈，提供了更广泛的地理和人口代表性。
- 通过三个案例研究，PRISM展示了在对齐数据收集过程中考虑参与者背景的重要性，促进了个性化反馈的实现。
📝 摘要（中文）
人类反馈在大语言模型（LLMs）的对齐中至关重要。然而，关于反馈过程的方法、领域、参与者和目标仍存在开放性问题。为了解决这些问题，我们引入了PRISM数据集，该数据集映射了来自75个国家的1500名多样化参与者的社会人口统计信息和陈述偏好，以及他们在与21个LLMs的8011次实时对话中的上下文偏好和细致反馈。PRISM的贡献包括：更广泛的地理和人口参与、两个国家（英国和美国）的普查代表样本，以及与详细参与者档案相关联的个性化评分，允许样本工件的个性化和归因。我们针对价值观和争议性问题的主观和多文化视角，期望在跨文化和人际间存在分歧。我们在三个案例研究中使用PRISM，展示了对提供何种对齐数据的参与者进行仔细考虑的必要性。
🔬 方法详解
问题定义：论文要解决的问题是现有大语言模型对齐过程中人类反馈的多样性不足，导致反馈样本缺乏代表性和个性化。现有方法往往只关注特定群体，忽视了跨文化和社会背景的差异。
核心思路：论文的核心解决思路是构建PRISM数据集，通过收集来自不同国家和文化背景的参与者的反馈，确保反馈的多样性和代表性。这种设计旨在捕捉更广泛的主观观点和文化差异。
技术框架：PRISM数据集的整体架构包括三个主要模块：参与者招募、反馈收集和数据分析。参与者通过在线平台参与，反馈通过实时对话与LLMs进行收集，最后进行细致的数据分析以提取有价值的信息。
关键创新：最重要的技术创新点在于PRISM数据集的构建，它不仅涵盖了广泛的地理和人口样本，还提供了个性化的反馈机制，使得每个参与者的反馈都能与其社会人口统计信息相联系。这与现有方法的单一文化视角形成鲜明对比。
关键设计：在数据收集过程中，采用了多样化的参与者招募策略，确保样本的代表性。同时，设计了详细的反馈评分系统，允许参与者根据个人背景和偏好进行评分，增强了数据的个性化和可解释性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
PRISM数据集的实验结果显示，参与者的反馈在文化和社会背景上存在显著差异，强调了在对齐数据收集过程中考虑多样性的重要性。通过与传统方法的对比，PRISM在反馈的代表性和个性化方面实现了显著提升，具体数据尚未披露。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括大语言模型的对齐、用户体验优化和跨文化交流。通过提供多样化的反馈数据，研究者和开发者可以更好地理解不同文化背景下用户的需求，从而提升模型的适应性和准确性。未来，该数据集有望推动更具包容性的人工智能系统的发展。
📄 摘要（原文）
Human feedback is central to the alignment of Large Language Models (LLMs). However, open questions remain about methods (how), domains (where), people (who) and objectives (to what end) of feedback processes. To navigate these questions, we introduce PRISM, a dataset that maps the sociodemographics and stated preferences of 1,500 diverse participants from 75 countries, to their contextual preferences and fine-grained feedback in 8,011 live conversations with 21 LLMs. With PRISM, we contribute (i) wider geographic and demographic participation in feedback; (ii) census-representative samples for two countries (UK, US); and (iii) individualised ratings that link to detailed participant profiles, permitting personalisation and attribution of sample artefacts. We target subjective and multicultural perspectives on value-laden and controversial issues, where we expect interpersonal and cross-cultural disagreement. We use PRISM in three case studies to demonstrate the need for careful consideration of which humans provide what alignment data.