論文の概要: Text Generation with Efficient (Soft) Q-Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.07704v1
• Date: Mon, 14 Jun 2021 18:48:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-16 15:33:20.101862
• Title: Text Generation with Efficient (Soft) Q-Learning
• Title（参考訳）: 効率的な(ソフト)Q-Learningによるテキスト生成
• Authors: Han Guo, Bowen Tan, Zhengzhong Liu, Eric P. Xing, Zhiting Hu
• Abstract要約: 強化学習(RL)は、任意のタスクメトリクスを報酬としてプラグインすることで、より柔軟なソリューションを提供する。 ソフトQ-ラーニングの観点からテキスト生成のための新しいRL式を導入する。 雑音/負の例から学習し、敵攻撃、即時生成など、幅広いタスクにアプローチを適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.47743595382758
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Maximum likelihood estimation (MLE) is the predominant algorithm for training text generation models. This paradigm relies on direct supervision examples, which is not applicable to many applications, such as generating adversarial attacks or generating prompts to control language models. Reinforcement learning (RL) on the other hand offers a more flexible solution by allowing users to plug in arbitrary task metrics as reward. Yet previous RL algorithms for text generation, such as policy gradient (on-policy RL) and Q-learning (off-policy RL), are often notoriously inefficient or unstable to train due to the large sequence space and the sparse reward received only at the end of sequences. In this paper, we introduce a new RL formulation for text generation from the soft Q-learning perspective. It further enables us to draw from the latest RL advances, such as path consistency learning, to combine the best of on-/off-policy updates, and learn effectively from sparse reward. We apply the approach to a wide range of tasks, including learning from noisy/negative examples, adversarial attacks, and prompt generation. Experiments show our approach consistently outperforms both task-specialized algorithms and the previous RL methods. On standard supervised tasks where MLE prevails, our approach also achieves competitive performance and stability by training text generation from scratch.
• Abstract（参考訳）: 最大確率推定(MLE)はテキスト生成モデルをトレーニングするための主要なアルゴリズムである。 このパラダイムは直接監督の例に依存しており、敵攻撃や言語モデルを制御するプロンプトの生成など、多くのアプリケーションに適用できない。 一方、強化学習(RL)は、任意のタスクメトリクスを報酬としてプラグインすることで、より柔軟なソリューションを提供する。 しかし、従来のテキスト生成用RLアルゴリズム(例えば、ポリシー勾配(オンラインRL)やQラーニング(オフラインRL)は、多くの場合、大きなシーケンス空間とスパース報酬がシーケンスの最後にのみ受信されるため、トレーニングに非効率または不安定である。 本稿では,ソフトQ-ラーニングの観点からテキスト生成のための新しいRL式を提案する。 さらに、パス一貫性学習のような最新のRLの進歩から、オン・オフ・ポリシーの更新を最大限に組み合わせ、スパース報酬から効果的に学習することができる。 我々は、このアプローチを幅広いタスクに適用し、ノイズ/ネガティブな例からの学習、敵の攻撃、プロンプト生成などに適用する。 実験では、タスク特化アルゴリズムと従来のrlメソッドを一貫して上回っていることを示す。 MLEが普及する標準的な教師付きタスクでは,テキスト生成をゼロからトレーニングすることで,競争性能と安定性を実現する。

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