論文の概要: AlpacaFarm: A Simulation Framework for Methods that Learn from Human Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14387v2
• Date: Tue, 1 Aug 2023 05:46:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-02 17:27:56.839664
• Title: AlpacaFarm: A Simulation Framework for Methods that Learn from Human Feedback
• Title（参考訳）: AlpacaFarm:人間のフィードバックから学ぶ方法のシミュレーションフレームワーク
• Authors: Yann Dubois, Xuechen Li, Rohan Taori, Tianyi Zhang, Ishaan Gulrajani, Jimmy Ba, Carlos Guestrin, Percy Liang, Tatsunori B. Hashimoto
• Abstract要約: ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)は、ユーザ命令をうまく追従できるため、広く採用されている。 低コストでフィードバックから学習するための研究と開発を可能にするシミュレータを開発した。 実際の10k対のフィードバックに基づいて11のモデルをトレーニングし、評価し、AlpacaFarmでトレーニングされたモデルのランキングが、人間のデータでトレーニングされたモデルのランキングと一致することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 99.84554631249746
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) such as ChatGPT have seen widespread adoption due to their ability to follow user instructions well. Developing these LLMs involves a complex yet poorly understood workflow requiring training with human feedback. Replicating and understanding this instruction-following process faces three major challenges: the high cost of data collection, the lack of trustworthy evaluation, and the absence of reference method implementations. We address these challenges with AlpacaFarm, a simulator that enables research and development for learning from feedback at a low cost. First, we design LLM prompts to simulate human feedback that are 45x cheaper than crowdworkers and display high agreement with humans. Second, we propose an automatic evaluation and validate it against human instructions obtained on real-world interactions. Third, we contribute reference implementations for several methods (PPO, best-of-n, expert iteration, and more) that learn from pairwise feedback. Finally, as an end-to-end validation of AlpacaFarm, we train and evaluate eleven models on 10k pairs of real human feedback and show that rankings of models trained in AlpacaFarm match rankings of models trained on human data. As a demonstration of the research possible in AlpacaFarm, we find that methods that use a reward model can substantially improve over supervised fine-tuning and that our reference PPO implementation leads to a +10% improvement in win-rate against Davinci003. We release all components of AlpacaFarm at https://github.com/tatsu-lab/alpaca_farm.
• Abstract（参考訳）: ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)は、ユーザ命令をうまく従えるため、広く採用されている。 これらのLLMの開発には、人間のフィードバックによるトレーニングを必要とする複雑なワークフローが伴う。 この命令追跡プロセスの複製と理解には、データ収集の高コスト、信頼できる評価の欠如、参照メソッドの実装の欠如という3つの大きな課題がある。 低コストでフィードバックから学ぶための研究と開発を可能にするシミュレータAlpacaFarmでこれらの課題に対処する。 まず、群衆労働者よりも45倍安い人間のフィードバックをシミュレートし、人間と高い合意を示すllmプロンプトをデザインする。 第2に,実世界インタラクションで得られたヒューマンインストラクションに対して,自動評価を行い,検証する。 第3に,ペアによるフィードバックから学ぶいくつかのメソッド (ppo,best-of-n,expert iterationなど) のリファレンス実装をコントリビュートする。 最後に、AlpacaFarmのエンドツーエンド検証として、実際の10k対のフィードバックに対して11のモデルをトレーニングし、評価し、AlpacaFarmでトレーニングされたモデルのランキングが、人間のデータに基づいてトレーニングされたモデルのランキングと一致することを示す。 AlpacaFarmで可能な研究の実証として、報酬モデルを用いた手法は教師付き微調整よりも大幅に改善され、我々の参照PPO実装はDavinci003に対する勝利率を+10%向上させることがわかった。 https://github.com/tatsu-lab/alpaca_farm.com/alpacaFarmのすべてのコンポーネントをリリースします。

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