論文の概要: Preference-grounded Token-level Guidance for Language Model Fine-tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00398v2
• Date: Mon, 9 Oct 2023 23:31:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-13 11:14:26.732251
• Title: Preference-grounded Token-level Guidance for Language Model Fine-tuning
• Title（参考訳）: 言語モデルファインチューニングのための優先接地型トークンレベルガイダンス
• Authors: Shentao Yang, Shujian Zhang, Congying Xia, Yihao Feng, Caiming Xiong, Mingyuan Zhou
• Abstract要約: 好みのある言語モデルを調整することは、自然言語生成において重要な問題である。 LMトレーニングでは、教師付きデータの量に基づいて、学習指導を利用する2つの「ミニマリスト*学習目標」を示す。 実験において,本手法は2つの異なるLMタスクに対して競合的に動作する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 105.88789610320426
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Aligning language models (LMs) with preferences is an important problem in natural language generation. A key challenge is that preferences are typically provided at the *sequence level* while LM training and generation both occur at the *token level*. There is, therefore, a *granularity mismatch* between the preference and the LM training losses, which may complicate the learning problem. In this paper, we address this issue by developing an alternate training process, where we iterate between grounding the sequence-level preference into token-level training guidance, and improving the LM with the learned guidance. For guidance learning, we design a framework that extends the pairwise-preference learning in imitation learning to both variable-length LM generation and the utilization of the preference among multiple generations. For LM training, based on the amount of supervised data, we present two *minimalist* learning objectives that utilize the learned guidance. In experiments, our method performs competitively on two distinct representative LM tasks -- discrete-prompt generation and text summarization.
• Abstract（参考訳）: 言語モデル(lms)と選好の整合は自然言語生成において重要な問題である。 重要な課題は、通常、選好は *sequence レベル* で提供され、lm トレーニングと生成は *token レベル* で行われる。 したがって、好みとLMトレーニング損失との間には*粒度ミスマッチ*が存在し、学習問題を複雑化する可能性がある。 本稿では,シーケンスレベルの選好をトークンレベルのトレーニング指導に着地し,学習した指導でlmを改善するという,新たなトレーニングプロセスを開発することで,この問題に対処した。 誘導学習のために, 模倣学習におけるペアワイズ・プリファレンス学習を可変長lm生成と複数世代間の選好利用の両方に拡張するフレームワークを設計した。 lmトレーニングでは,教師データ量に基づいて,学習指導を利用した2つの*ミニマリスト*学習目標を示す。 実験では、2つの異なるLMタスク(離散プロンプト生成とテキスト要約)で競合的に動作する。

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