論文の概要: Uncertainty Estimation for Language Reward Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.07472v1
• Date: Mon, 14 Mar 2022 20:13:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-16 12:18:38.172765
• Title: Uncertainty Estimation for Language Reward Models
• Title（参考訳）: 言語リワードモデルの不確かさ推定
• Authors: Adam Gleave and Geoffrey Irving
• Abstract要約: 言語モデルは、テキストコーパスの教師なしトレーニングからさまざまな能力を学ぶことができる。 人間がラベル付きデータを提供するよりも選択肢を選択する方が簡単であり、事前の作業はそのような選好比較から報酬モデルをトレーニングすることで最先端のパフォーマンスを達成した。 能動的学習とリスク-逆強化学習を用いてサンプル効率とロバスト性を向上させる不確実性推定によるこれらの問題に対処することを模索する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.33024001730262
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Language models can learn a range of capabilities from unsupervised training on text corpora. However, to solve a particular problem (such as text summarization) it is typically necessary to fine-tune them on a task-specific dataset. It is often easier for humans to choose between options than to provide labeled data, and prior work has achieved state-of-the-art performance by training a reward model from such preference comparisons. However, collecting a large preference comparison dataset is still expensive -- and the learned reward models are unreliable out-of-distribution. We seek to address these problems via uncertainty estimation, which can improve sample efficiency and robustness using active learning and risk-averse reinforcement learning (RL). Specifically, we use bootstrap aggregating (bagging) to train an ensemble of reward models differing in the initialization of their final layer. Ensembles have proved successful in prior applications of active learning, but we find that in our setting ensemble active learning does not outperform random sampling. Further experiments show that while the aggregate predictions are well-calibrated, the ensemble's estimated epistemic uncertainty is only weakly correlated with model error. We suspect this is because the ensemble members are fine-tuned from a single model and so are similar to one another. This suggests current pre-training methods will need to be modified to support uncertainty estimation, e.g. by training multiple language models.
• Abstract（参考訳）: 言語モデルは、テキストコーパスの教師なしトレーニングからさまざまな能力を学ぶことができる。 しかし、特定の問題(テキスト要約など)を解決するには、タスク固有のデータセットでそれらを微調整する必要がある。 人間がラベル付きデータを提供するよりも選択肢を選択する方が簡単であり、事前の作業はそのような選好比較から報酬モデルをトレーニングすることで最先端のパフォーマンスを達成した。 しかし、大きな選好比較データセットの収集はいまだに高価であり、学習した報奨モデルは信頼性に欠ける。 我々は, アクティブラーニングとリスク回避強化学習(rl)を用いて, サンプル効率とロバスト性を向上させるための不確実性推定手法を提案する。 具体的には、ブートストラップ集約(バッキング)を使用して、最終層の初期化が異なる報酬モデルのアンサンブルをトレーニングします。 アンサンブルは以前から能動学習の応用に成功しているが,我々の設定では,能動学習はランダムサンプリングに勝っていない。 さらなる実験により、集合予測は良好に校正されているものの、アンサンブルの推定された疫学的不確実性はモデル誤差と弱い相関しか示されていない。 これは、アンサンブルメンバーが単一のモデルから微調整されているためであり、互いに類似しているためである。 これは、例えば複数の言語モデルをトレーニングすることによって、不確実性推定をサポートするために現在の事前学習方法を変更する必要があることを示唆している。

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