Improving Weak-to-Strong Generalization with Reliability-Aware Alignment

大型语言模型（LLMs）正在快速发展，并在许多自然语言任务上超过人类能力。然而，将这些超人类LLMs与人类知识对齐仍然具有挑战性，因为人类注释者提供的监督信号可能是错误的。这个问题被称为“超级对齐”问题，需要增强从弱到强的泛化能力，其中强大的LLM必须从较弱的来源提供的不完美监督中进行泛化。为了解决这个问题，我们提出了一种方法，通过涉及弱监督信号的可靠性来提高从弱到强的泛化能力。在我们的方法中，我们向弱监督者查询多个答案，估计答案可靠性，并通过过滤不确定数据或重新加权可靠数据来增强对齐过程。在四个数据集上的实验表明，我们的方法有效地识别了弱标签的质量，并显著增强了从弱到强的泛化能力。我们的工作提供了有效的技术，用于错误鲁棒的模型对齐，减少了从嘈杂监督中的错误传播，并提高了LLMs的准确性和可靠性。代码公开可用于http://github.com/Irenehere/ReliableAlignment。

解决问题：论文试图解决什么问题，或者验证什么假设？这是否是一个新问题？

关键思路：论文中解决问题的方案关键思路是什么？相比当前这个领域的研究状况，这篇论文的思路有什么新意？

其他亮点：论文提出了一种方法来改善弱到强的泛化能力，通过考虑弱监督信号的可靠性来增强对齐过程。实验结果表明，该方法有效地提高了弱到强的泛化能力，并减少了噪声监督引起的错误传播，提高了LLMs的准确性和可靠性。代码公开在GitHub上。

相关研究：目前在这个领域中，还有很多相关的研究，例如：《Adversarial Training Methods for Semi-Supervised Text Classification》、《Learning to Learn from Noisy Labeled Data》等。