最新の研究で開発されたCOBRAフレームワークは、ニューラルネットワークを使った機械学習における防衛手法の有効性を確認するために、2つの実験環境が用意されました。
1つ目は、感情分析を用いた分類タスク、2つ目は生成型会話タスクです。感情分析では、信頼性のあるデータとそうでないデータが混ざったフィードバックから、いかに悪意ある更新を阻止しつつ、正当な更新を保持するかを評価しました。
報酬モデルはフィードバックデータを使ってトレーニングされ、分析結果が表5と6に詳しく示されています。
会話タスクでは、既存の会話データセットを様々な信頼性のグループに分割し、これに基づいて報酬モデルをトレーニングしました。両タスクとも、データの信頼性分割や合成処理の方法などで、報酬モデルのロバスト性が評価されており、表8にその成績が掲載されています。
これらの研究結果は、COBRAが様々なシナリオにおいても防衛戦略の頑健性を持っていることを示唆しています。高等学校生でも理解しやすいように、複雑なメカニズムやアルゴリズムの説明を避け、研究のエッセンスに焦点を当てた要約となっています。
出典 : A framework for mitigating malicious RLHF feedback in LLM training using consensus based reward – Scientific Reports https://www.nature.com/articles/s41598-025-92889-7
