論文の概要: RLAIF vs. RLHF: Scaling Reinforcement Learning from Human Feedback with AI Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.00267v3
• Date: Tue, 3 Sep 2024 14:01:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-04 22:35:08.323802
• Title: RLAIF vs. RLHF: Scaling Reinforcement Learning from Human Feedback with AI Feedback
• Title（参考訳）: RLAIF vs. RLHF:AIフィードバックによる人間のフィードバックからの強化学習のスケーリング
• Authors: Harrison Lee, Samrat Phatale, Hassan Mansoor, Thomas Mesnard, Johan Ferret, Kellie Lu, Colton Bishop, Ethan Hall, Victor Carbune, Abhinav Rastogi, Sushant Prakash,
• Abstract要約: 人間からのフィードバックからの強化学習(RLHF)は、大規模言語モデル(LLM)と人間の嗜好を結びつけるのに有効であることが証明されているが、高品質な嗜好ラベルの収集は高価である。 RLAIFは、既製のLLMが生成した好みに基づいて報酬モデル(RM)を訓練する有望な代替手段を提供する。 この結果から, RLHF のスケーラビリティ限界に対する潜在的な解決策として, 人間のフィードバックを活用すれば, RLAIF による性能向上が期待できる可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.3113139864044046
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reinforcement learning from human feedback (RLHF) has proven effective in aligning large language models (LLMs) with human preferences, but gathering high-quality preference labels is expensive. RL from AI Feedback (RLAIF), introduced in Bai et al., offers a promising alternative that trains the reward model (RM) on preferences generated by an off-the-shelf LLM. Across the tasks of summarization, helpful dialogue generation, and harmless dialogue generation, we show that RLAIF achieves comparable performance to RLHF. Furthermore, we take a step towards "self-improvement" by demonstrating that RLAIF can outperform a supervised fine-tuned baseline even when the AI labeler is the same size as the policy, or even the exact same checkpoint as the initial policy. Finally, we introduce direct-RLAIF (d-RLAIF) - a technique that circumvents RM training by obtaining rewards directly from an off-the-shelf LLM during RL, which achieves superior performance to canonical RLAIF. Our results suggest that RLAIF can achieve performance on-par with using human feedback, offering a potential solution to the scalability limitations of RLHF.
• 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、大規模言語モデル(LLM)と人間の嗜好を結びつけるのに有効であることが証明されているが、高品質な嗜好ラベルの収集は高価である。 RL from AI Feedback (RLAIF)はBai et alで紹介され、既製のLLMによって生成される好みに基づいて報酬モデル(RM)をトレーニングする有望な代替手段を提供する。 要約,補助対話生成,無害対話生成のタスクにおいて,RLAIFがRLHFに匹敵する性能を発揮することを示す。 さらに、AIラベルラがポリシーと同じサイズである場合や、初期ポリシーと全く同じチェックポイントであっても、RLAIFが教師付き微調整ベースラインを上回り得ることを示すことで、"自己改善"への一歩を踏み出した。 最後に,RL中の既設LLMから直接報酬を得ることにより,RMトレーニングを回避し,標準RLAIFよりも優れた性能を実現する手法であるdirect-RLAIF(d-RLAIF)を紹介する。 この結果から, RLHF のスケーラビリティ限界に対する潜在的な解決策として, 人間のフィードバックを活用すれば, RLAIF による性能向上が期待できる可能性が示唆された。

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