論文の概要: RLHF-Blender: A Configurable Interactive Interface for Learning from Diverse Human Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04332v1
• Date: Tue, 8 Aug 2023 15:21:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-09 12:27:53.199149
• Title: RLHF-Blender: A Configurable Interactive Interface for Learning from Diverse Human Feedback
• Title（参考訳）: RLHF-Blender: 多様なヒューマンフィードバックから学ぶための構成可能な対話インタフェース
• Authors: Yannick Metz, David Lindner, Rapha\"el Baur, Daniel Keim, Mennatallah El-Assady
• Abstract要約: 人間のフィードバックから学習するための対話型インタフェースであるRLHF-Blenderを提案する。 RLHF-Blenderは、研究者が人間のフィードバックの特性と品質を調査できるモジュラー実験フレームワークを提供する。 本稿では,RLHF-Blenderによる具体的な研究の機会について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.407901608317895
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To use reinforcement learning from human feedback (RLHF) in practical applications, it is crucial to learn reward models from diverse sources of human feedback and to consider human factors involved in providing feedback of different types. However, the systematic study of learning from diverse types of feedback is held back by limited standardized tooling available to researchers. To bridge this gap, we propose RLHF-Blender, a configurable, interactive interface for learning from human feedback. RLHF-Blender provides a modular experimentation framework and implementation that enables researchers to systematically investigate the properties and qualities of human feedback for reward learning. The system facilitates the exploration of various feedback types, including demonstrations, rankings, comparisons, and natural language instructions, as well as studies considering the impact of human factors on their effectiveness. We discuss a set of concrete research opportunities enabled by RLHF-Blender. More information is available at https://rlhfblender.info/.
• Abstract（参考訳）: ヒューマンフィードバック(RLHF)からの強化学習を実用化するためには,多様なフィードバック源から報酬モデルを学習し,異なるタイプのフィードバックの提供に関わる人的要因を検討することが重要である。 しかし、多様なフィードバックから学習する体系的な研究は、研究者が利用できる限られた標準ツールによって支えられている。 このギャップを埋めるために,人間のフィードバックから学習するための,構成可能な対話型インタフェースであるRLHF-Blenderを提案する。 RLHF-Blenderはモジュラー実験フレームワークと実装を提供しており、研究者は報酬学習のために人間のフィードバックの特性と品質を体系的に研究することができる。 このシステムは、デモ、ランキング、比較、自然言語指導を含む様々なフィードバックタイプの探索や、その効果に対するヒューマンファクターの影響を考慮した研究を促進する。 RLHF-ブレンダーによる具体的な研究の機会について論じる。 詳細はhttps://rlhfblender.info/を参照。

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