論文の概要: Aligning Large Language Models through Synthetic Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13735v2
• Date: Sat, 21 Oct 2023 01:50:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 12:05:55.208834
• Title: Aligning Large Language Models through Synthetic Feedback
• Title（参考訳）: 合成フィードバックによる大規模言語モデルの調整
• Authors: Sungdong Kim, Sanghwan Bae, Jamin Shin, Soyoung Kang, Donghyun Kwak, Kang Min Yoo, Minjoon Seo
• Abstract要約: 本研究では,ヒトのアノテーションに依存しない合成フィードバックを用いたアライメント学習フレームワークを提案する。 人間の評価では,我々のモデルはアルパカとドリー-v2にそれぞれ55.0%,58.5%が好まれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.84431341195111
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Aligning large language models (LLMs) to human values has become increasingly important as it enables sophisticated steering of LLMs. However, it requires significant human demonstrations and feedback or distillation from proprietary LLMs such as ChatGPT. In this work, we propose a novel alignment learning framework with synthetic feedback not dependent on extensive human annotations and proprietary LLMs. First, we perform reward modeling (RM) with synthetic feedback by contrasting responses from vanilla LLMs with various sizes and prompts. Then, we use the RM to simulate high-quality demonstrations to train a supervised policy and further optimize the model with reinforcement learning. Our resulting model, Aligned Language Model with Synthetic Training dataset (ALMoST), outperforms recent open-sourced models, which are trained on the outputs of InstructGPT or human-annotated demonstrations, in alignment benchmarks. In human evaluation, our model is preferred to Alpaca and Dolly-v2, 55.0% and 58.5% of the time, respectively. Further analyses demonstrate the efficacy and importance of synthetic feedback in our framework. The code is available at https://github.com/naver-ai/almost
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)を人的価値に適応させることは、LLMの高度なステアリングを可能にするため、ますます重要になっている。 しかし、ChatGPTのようなプロプライエタリなLCMからの人間のデモンストレーションやフィードバック、蒸留が必要である。 本稿では,人間のアノテーションやプロプライエタリなllmに依存しない合成フィードバックを用いた新しいアライメント学習フレームワークを提案する。 まず,バニラLLMからの応答を様々なサイズとプロンプトと対比することにより,合成フィードバックによる報酬モデリング(RM)を行う。 そして、RMを用いて高品質なデモンストレーションをシミュレートし、教師付きポリシーを訓練し、強化学習でモデルをさらに最適化する。 得られたモデルであるAligned Language Model with Synthetic Training dataset (ALMoST)は、InstructGPTや人間による注釈付きデモンストレーションのアウトプットに基づいてトレーニングされた最近のオープンソースモデルよりも、アライメントベンチマークで優れている。 人間の評価では,我々のモデルはアルパカとドリー-v2にそれぞれ55.0%,58.5%が好まれる。 さらなる分析により, 合成フィードバックの有効性と重要性が実証された。 コードはhttps://github.com/naver-ai/almostで入手できる。

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