論文の概要: Fine-Tuning Language Models with Advantage-Induced Policy Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02231v2
• Date: Tue, 6 Jun 2023 23:04:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-08 11:08:36.357843
• Title: Fine-Tuning Language Models with Advantage-Induced Policy Alignment
• Title（参考訳）: アドバンテージ誘導型ポリシーアライメントを用いた微調整言語モデル
• Authors: Banghua Zhu, Hiteshi Sharma, Felipe Vieira Frujeri, Shi Dong, Chenguang Zhu, Michael I. Jordan, Jiantao Jiao
• Abstract要約: 大規模言語モデルと人間の嗜好を整合させる新しいアルゴリズムを提案する。 言語タスクにおいてPPOを常に上回り、大きなマージンを持つことを示す。 また,損失関数の設計を支援する理論的正当性も提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.09841219151333
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement learning from human feedback (RLHF) has emerged as a reliable approach to aligning large language models (LLMs) to human preferences. Among the plethora of RLHF techniques, proximal policy optimization (PPO) is of the most widely used methods. Despite its popularity, however, PPO may suffer from mode collapse, instability, and poor sample efficiency. We show that these issues can be alleviated by a novel algorithm that we refer to as Advantage-Induced Policy Alignment (APA), which leverages a squared error loss function based on the estimated advantages. We demonstrate empirically that APA consistently outperforms PPO in language tasks by a large margin, when a separate reward model is employed as the evaluator. In addition, compared with PPO, APA offers a more stable form of control over the deviation from the model's initial policy, ensuring that the model improves its performance without collapsing to deterministic output. In addition to empirical results, we also provide a theoretical justification supporting the design of our loss function.
• Abstract（参考訳）: 人間からのフィードバックからの強化学習(RLHF)は、大きな言語モデル(LLM)を人間の好みに合わせるための信頼性の高いアプローチとして現れている。 多くのrlhf技術の中で、近位政策最適化(proximal policy optimization, ppo)は最も広く使われている手法である。 しかし、その人気にもかかわらず、PPOはモード崩壊、不安定、サンプル効率の低下に悩まされる。 提案手法は,提案手法の利点を活かした2乗誤差損失関数を応用した,Advantage-induced Policy Alignment (APA) と呼ばれる新しいアルゴリズムによって緩和可能であることを示す。 我々は,APAが言語タスクにおいて,個別の報酬モデルを用いて評価を行う場合,PPOをはるかに上回っていることを示す。 さらに、PPOと比較して、APAはモデルの初期ポリシーからの逸脱をより安定した制御形態を提供し、決定論的出力に崩壊することなく、モデルの性能を向上させる。 実験結果に加えて,損失関数の設計を支援する理論的正当性も提供する。

関連論文リスト

• Entropy Controllable Direct Preference Optimization [3.536605202672355]
  提案するDPOは,提案するポリシのエントロピーを制御可能なH-DPOである。 実験の結果,H-DPO は様々なタスクにおいて DPO よりも優れており,数理タスクに対するpass@$k$ 評価において優れた結果が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-12T07:09:44Z)
• Exploratory Preference Optimization: Harnessing Implicit Q*-Approximation for Sample-Efficient RLHF [82.7679132059169]
  人間のフィードバックから強化学習が言語モデルのアライメントのための中心的なツールとして登場した。 我々は、RLHFにおけるオンライン探索のための新しいアルゴリズム、Exploratory Preference Optimization (XPO)を提案する。 XPOは証明可能な最強の保証と有望な経験的パフォーマンスを享受しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-31T17:39:06Z)
• Direct Alignment of Language Models via Quality-Aware Self-Refinement [31.845241241178982]
  そこで本研究では,本研究における本質的知識の活用について検討し,相対的特性の獲得と損失関数の高度化に寄与する。 構築された精細化関数は、軽度の仮定の下で損失関数を自己再定義するのに役立つことを示す。 実験は、DPOやIPOよりも細調整されたモデルの性能を向上させることができることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-31T17:31:18Z)
• Provably Mitigating Overoptimization in RLHF: Your SFT Loss is Implicitly an Adversarial Regularizer [52.09480867526656]
  人間の嗜好を学習する際の分布変化と不確実性の一形態として,不一致の原因を同定する。 過度な最適化を緩和するために、まず、逆選択された報酬モデルに最適なポリシーを選択する理論アルゴリズムを提案する。 報奨モデルとそれに対応する最適ポリシーの等価性を用いて、優先最適化損失と教師付き学習損失を組み合わせた単純な目的を特徴とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-26T05:38:50Z)
• DPO Meets PPO: Reinforced Token Optimization for RLHF [36.97894955691627]
  マルコフ決定過程(MDP)としてRLHF問題をモデル化するフレームワークを導入する。 このフレームワークでは、優先データからトークンワイド報酬関数を学習するReinforced Token Optimization(textttRTO)と呼ばれるアルゴリズムを導入する。 実践的な実装として、texttRTOは、DPO(Direct Preference Optimization)とプロキシポリシー最適化(Proximal Policy Optimization)を革新的に統合している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-29T17:58:30Z)
• Disentangling Length from Quality in Direct Preference Optimization [93.74831404396174]
  RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)は、近年の大規模言語モデルの成功において重要な要素である。 RLHFは、冗長性のような人間の嗜好のバイアスを利用することが知られている。 我々は,モデル品質の改善を維持しつつ,長さの搾取を防止するための基本的かつ単純な正規化戦略を開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-28T06:03:47Z)
• Statistical Rejection Sampling Improves Preference Optimization [42.57245965632205]
  提案手法は,リジェクションサンプリングを用いた最適ポリシーからのソース選好データに対する新しいアプローチを提案する。 また、嗜好モデルの観点から、SLiC(Sequence Likelihood)とDPO(Direct Preference Optimization)の両方で使用される損失関数を強化する統一フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-13T01:07:25Z)
• Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO [81.01936993929127]
  大規模言語モデル (LLMs) は、人工知能の進歩のためのブループリントを定式化した。 人間のフィードバックによる強化学習(RLHF)がこの追求を支える重要な技術パラダイムとして出現する。 本稿では、RLHFの枠組みを解明し、PPOの内部構造を再評価し、PPOアルゴリズムを構成する部分が政策エージェントの訓練にどのように影響するかを考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-11T01:55:24Z)
• Logistic Q-Learning [87.00813469969167]
  MDPにおける最適制御の正規化線形プログラミング定式化から導いた新しい強化学習アルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムの主な特徴は,広範に使用されているベルマン誤差の代わりとして理論的に音声として機能する,政策評価のための凸損失関数である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-21T17:14:31Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。