論文の概要: Rewarded soups: towards Pareto-optimal alignment by interpolating weights fine-tuned on diverse rewards

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04488v2
• Date: Mon, 16 Oct 2023 13:53:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-17 23:06:15.643570
• Title: Rewarded soups: towards Pareto-optimal alignment by interpolating weights fine-tuned on diverse rewards
• Title（参考訳）: リワードスープ:多様な報酬を微調整した重量補間によるパレート最適アライメントに向けて
• Authors: Alexandre Ram\'e, Guillaume Couairon, Mustafa Shukor, Corentin Dancette, Jean-Baptiste Gaya, Laure Soulier and Matthieu Cord
• Abstract要約: ファンデーションモデルは、最初は大量の教師なしデータセットで事前トレーニングされ、次にラベル付きデータで微調整される。 多様な報酬の不均一性を多政学的戦略に従って受け入れることを提案する。 我々は,テキスト・ツー・テキスト(要約,Q&A,補助アシスタント,レビュー),テキスト・イメージ(画像キャプション,テキスト・ツー・イメージ生成,視覚的グラウンド,VQA)タスク,制御(移動)タスクに対するアプローチの有効性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 101.7246658985579
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Foundation models are first pre-trained on vast unsupervised datasets and then fine-tuned on labeled data. Reinforcement learning, notably from human feedback (RLHF), can further align the network with the intended usage. Yet the imperfections in the proxy reward may hinder the training and lead to suboptimal results; the diversity of objectives in real-world tasks and human opinions exacerbate the issue. This paper proposes embracing the heterogeneity of diverse rewards by following a multi-policy strategy. Rather than focusing on a single a priori reward, we aim for Pareto-optimal generalization across the entire space of preferences. To this end, we propose rewarded soup, first specializing multiple networks independently (one for each proxy reward) and then interpolating their weights linearly. This succeeds empirically because we show that the weights remain linearly connected when fine-tuned on diverse rewards from a shared pre-trained initialization. We demonstrate the effectiveness of our approach for text-to-text (summarization, Q&A, helpful assistant, review), text-image (image captioning, text-to-image generation, visual grounding, VQA), and control (locomotion) tasks. We hope to enhance the alignment of deep models, and how they interact with the world in all its diversity.
• Abstract（参考訳）: ファンデーションモデルは、最初は大量の教師なしデータセットで事前トレーニングされ、次にラベル付きデータで微調整される。 強化学習、特に人間からのフィードバック(RLHF)は、ネットワークを意図した用途に合わせることができる。 しかし、代理報酬の不完全性はトレーニングを妨げ、最適な結果をもたらす可能性がある。 本稿では,マルチポリシー戦略に従うことによって,多様な報酬の多様性を受け入れることを提案する。 1つの優先報酬に焦点をあてるのではなく、選好空間全体にわたってパレート最適一般化を目指す。 そこで我々は、まず複数のネットワークを独立に(プロキシの報酬ごとに)指定し、その重みを線形に補間する報奨スープを提案する。 これは経験的に成功し、共有事前学習された初期化から様々な報酬を微調整した場合、重みが線形に連結されることを示したためである。 我々は,テキスト・ツー・テキスト(要約,Q&A,補助アシスタント,レビュー),テキスト・イメージ(画像キャプション,テキスト・ツー・イメージ生成,視覚的グラウンド,VQA),制御(移動)タスクに対するアプローチの有効性を示す。 私たちは、深層モデルの整合性を高め、その多様性のすべてにおいて、どのように世界と相互作用するかを望んでいる。

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