論文の概要: RRHF: Rank Responses to Align Language Models with Human Feedback without tears

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.05302v3
• Date: Sat, 7 Oct 2023 07:01:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-13 13:34:02.334983
• Title: RRHF: Rank Responses to Align Language Models with Human Feedback without tears
• Title（参考訳）: RRHF:涙のない人間のフィードバックを伴う言語モデルに対するランク応答
• Authors: Zheng Yuan, Hongyi Yuan, Chuanqi Tan, Wei Wang, Songfang Huang, Fei Huang
• Abstract要約: InstructGPTは、SFT(Supervised Fine-Tuning)、報酬モデルトレーニング、PPO(Proximal Policy Optimization)など、いくつかの段階を通じてRLHFを実装している。 本稿では,条件付き確率の対数を用いて,異なるソースからのサンプル応答をスコアするRRHFという新しい学習パラダイムを提案する。 我々は、Helpful and Harmlessデータセット上でRRHFを評価し、報酬モデルスコアと人間ラベルによるPPOと同等のアライメント性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.68672043223249
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) facilitates the alignment of large language models with human preferences, significantly enhancing the quality of interactions between humans and models. InstructGPT implements RLHF through several stages, including Supervised Fine-Tuning (SFT), reward model training, and Proximal Policy Optimization (PPO). However, PPO is sensitive to hyperparameters and requires multiple models in its standard implementation, making it hard to train and scale up to larger parameter counts. In contrast, we propose a novel learning paradigm called RRHF, which scores sampled responses from different sources via a logarithm of conditional probabilities and learns to align these probabilities with human preferences through ranking loss. RRHF can leverage sampled responses from various sources including the model responses from itself, other large language model responses, and human expert responses to learn to rank them. RRHF only needs 1 to 2 models during tuning and can efficiently align language models with human preferences robustly without complex hyperparameter tuning. Additionally, RRHF can be considered an extension of SFT and reward model training while being simpler than PPO in terms of coding, model counts, and hyperparameters. We evaluate RRHF on the Helpful and Harmless dataset, demonstrating comparable alignment performance with PPO by reward model score and human labeling. Extensive experiments show that the performance of RRHF is highly related to sampling quality which suggests RRHF is a best-of-n learner. Codes available at https://github.com/GanjinZero/RRHF.
• Abstract（参考訳）: Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)は、大きな言語モデルと人間の嗜好の一致を促進し、人間とモデルの相互作用の質を大幅に向上させる。 InstructGPTは、Supervised Fine-Tuning (SFT)、報酬モデルトレーニング、PPO(Proximal Policy Optimization)など、いくつかの段階を通じてRLHFを実装している。 しかしながら、PPOはハイパーパラメータに敏感であり、標準実装では複数のモデルを必要とするため、より大きなパラメータ数までトレーニングとスケールアップが困難である。 これとは対照的に,条件付き確率の対数を通じて異なるソースからサンプルされた応答をスコア付けし,これらの確率をランキングの損失を通じて人間の好みに合わせることを学ぶ,rrhfと呼ばれる新しい学習パラダイムを提案する。 RRHFは、モデル応答自体からのサンプル応答や、他の大きな言語モデル応答、人間の専門家応答など、さまざまなソースからのサンプル応答を活用できる。 RRHFは、チューニング中に1から2つのモデルしか必要とせず、複雑なハイパーパラメータチューニングなしで、言語モデルと人間の好みをしっかりと調整することができる。 さらに、RRHFは、コーディング、モデルカウント、ハイパーパラメータの点でPPOよりも単純でありながら、SFTおよび報酬モデルトレーニングの拡張と見なすことができる。 我々は、Helpful and Harmlessデータセット上でRRHFを評価し、報酬モデルスコアと人間ラベルによるPPOと同等のアライメント性能を示す。 実験の結果,RRHFの性能はサンプリング品質と高い相関があることが判明した。 コードはhttps://github.com/ganjinzero/rrhfで入手できる。

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