論文の概要: Preference Ranking Optimization for Human Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.17492v1
• Date: Fri, 30 Jun 2023 09:07:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-03 13:05:22.394298
• Title: Preference Ranking Optimization for Human Alignment
• Title（参考訳）: 人間アライメントのための選好ランキング最適化
• Authors: Feifan Song, Bowen Yu, Minghao Li, Haiyang Yu, Fei Huang, Yongbin Li and Houfeng Wang
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、しばしば誤解を招くコンテンツを含み、それらを人間の価値と整合させる必要性を強調している。 そこで我々は,LLMをBradley-Terry比較と直接整合させるために,PRO(Preference Ranking Optimization)を提案する。 PRO は、人間のアライメントを LLM が生成した $n$ 応答の確率ランクと、これらの応答に対する人間の選好ランクに整合させることに効果的に変換する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.84065785597399
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) often contain misleading content, emphasizing the need to align them with human values to ensure secur AI systems. Reinforcement learning from human feedback (RLHF) has been employed to achieve this alignment by combining a reward model, typically based on Bradley-Terry paired comparison, with an RL algorithm such as Proximal Policy Optimization (PPO) to optimize LLM responses. However, RLHF exhibits complexity, instability, and sensitivity to hyperparameters. In this paper, we propose Preference Ranking Optimization (PRO) as an alternative to PPO for directly aligning LLMs with the Bradley-Terry comparison. PRO extends the pairwise Bradley-Terry comparison to accommodate preference rankings of any length. By iteratively contrasting the likelihood of generating responses, PRO instructs the LLM to prioritize the best response while progressively ranking the remaining responses. In this manner, PRO effectively transforms human alignment into aligning the probability ranking of $n$ responses generated by LLM with the preference ranking of humans towards these responses. Experiments have shown that PRO outperforms existing alignment algorithms, achieving comparable results to ChatGPT and human responses through automatic-based, reward-based, GPT-4, and human evaluations. Furthermore, we demonstrate that longer, more diverse, and higher-quality preference ranking sequences can consistently enhance the performance of human alignment.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)には誤解を招く内容がしばしば含まれており、aiシステムを分離するためにそれらを人間の価値観に合わせる必要性を強調している。 人間のフィードバックからの強化学習(RLHF)は、一般的にBradley-Terryペア比較に基づく報酬モデルと、LLM応答を最適化するPPO(Proximal Policy Optimization)のようなRLアルゴリズムを組み合わせることで、このアライメントを実現するために採用されている。 しかし、RLHFは高パラメータに対する複雑さ、不安定性、感受性を示す。 本稿では,PPOとBradley-Terry比較を直接整合する手法として,PRO(Preference Ranking Optimization)を提案する。 PROは、任意の長さの選好ランクに対応するために、ペアワイズBradley-Terry比較を拡張する。 反復的にレスポンス生成の可能性を対比することにより、proはllmにベストレスポンスを優先し、残りのレスポンスを段階的にランク付けするように指示する。 このように、Pro は人間のアライメントを LLM が生成した $n$ 応答の確率ランクと、これらの応答に対する人間の選好ランクとに効果的に変換する。 PROは既存のアライメントアルゴリズムよりも優れており、自動ベース、報酬ベース、GPT-4、および人間の評価によって、ChatGPTと人間の反応に匹敵する結果が得られる。 さらに、より長く、より多様で、より高品質な選好ランキングシーケンスは、一貫して人間のアライメントのパフォーマンスを向上させることができることを実証する。

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