論文の概要: Statistical Rejection Sampling Improves Preference Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06657v1
• Date: Wed, 13 Sep 2023 01:07:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-14 15:52:04.917831
• Title: Statistical Rejection Sampling Improves Preference Optimization
• Title（参考訳）: 統計的拒絶サンプリングは選好最適化を改善する
• Authors: Tianqi Liu, Yao Zhao, Rishabh Joshi, Misha Khalman, Mohammad Saleh, Peter J. Liu, Jialu Liu
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.57245965632205
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Improving the alignment of language models with human preferences remains an active research challenge. Previous approaches have primarily utilized Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) via online RL methods such as Proximal Policy Optimization (PPO). Recently, offline methods such as Sequence Likelihood Calibration (SLiC) and Direct Preference Optimization (DPO) have emerged as attractive alternatives, offering improvements in stability and scalability while maintaining competitive performance. SLiC refines its loss function using sequence pairs sampled from a supervised fine-tuned (SFT) policy, while DPO directly optimizes language models based on preference data, foregoing the need for a separate reward model. However, the maximum likelihood estimator (MLE) of the target optimal policy requires labeled preference pairs sampled from that policy. DPO's lack of a reward model constrains its ability to sample preference pairs from the optimal policy, and SLiC is restricted to sampling preference pairs only from the SFT policy. To address these limitations, we introduce a novel approach called Statistical Rejection Sampling Optimization (RSO) that aims to source preference data from the target optimal policy using rejection sampling, enabling a more accurate estimation of the optimal policy. We also propose a unified framework that enhances the loss functions used in both SLiC and DPO from a preference modeling standpoint. Through extensive experiments across three diverse tasks, we demonstrate that RSO consistently outperforms both SLiC and DPO on evaluations from both Large Language Model (LLM) and human raters.
• Abstract（参考訳）: 言語モデルのアライメントと人間の好みの改善は、現在も活発な研究課題である。 従来のアプローチでは,PPO(Proximal Policy Optimization)などのオンラインRL手法を用いて,RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)を主に利用していた。 近年、SLiC(Sequence Likelihood Calibration)やDPO(Direct Preference Optimization)といったオフライン手法が魅力的な代替手段として登場し、競争性能を維持しながら安定性とスケーラビリティを改善している。 SLiCは、教師付き微調整(SFT)ポリシーからサンプリングされたシーケンスペアを使用して損失関数を洗練し、DPOは好みデータに基づいて言語モデルを直接最適化し、別の報酬モデルの必要性を先導する。 しかし、目標最適ポリシーの最大確率推定器(mle)は、そのポリシーからサンプリングされたラベル付き選好ペアを必要とする。 DPOの報酬モデルがないことは、最適ポリシーから選好ペアをサンプリングする能力を制限し、SLiCはSFTポリシーからのみ選好ペアをサンプリングすることに制限される。 これらの制約に対処するため,我々は,目的とする最適政策から選好データを抽出し,より正確な最適政策推定を可能にする,統計リジェクションサンプリング最適化 (RSO) という新しい手法を導入する。 また,slic と dpo の両方で使用される損失関数を選好モデリングの観点から拡張する統一フレームワークを提案する。 3つの多種多様なタスクにわたる広範な実験を通して、RSOはLarge Language Model (LLM) と人間レーダの両方の評価において、SLiCとDPOの両方を一貫して上回っていることを示した。

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