論文の概要: Beyond One-Preference-Fits-All Alignment: Multi-Objective Direct Preference Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03708v3
• Date: Fri, 15 Dec 2023 09:58:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-18 19:01:03.493221
• Title: Beyond One-Preference-Fits-All Alignment: Multi-Objective Direct Preference Optimization
• Title（参考訳）: 多目的直接選好最適化における一方向全アライメントの超越
• Authors: Zhanhui Zhou, Jie Liu, Chao Yang, Jing Shao, Yu Liu, Xiangyu Yue, Wanli Ouyang, Yu Qiao
• Abstract要約: 我々は、最小限のオーバーヘッドで複数のアライメント目標に対して、MODPO(Multi-Objective Direct Preference Optimization)を提案する。 MODPOは言語モデリングを直接報酬モデリングに折り畳み、全ての目的を特定の重み付けと組み合わせた暗黙的な集団報酬モデル(cRM)としてLMを訓練する。 理論上は MORLHF と同じ最適解を生成することが保証されているが、MODPO は事実上より安定で計算的に効率的である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.50294936259026
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A single language model (LM), despite aligning well with an average labeler through reinforcement learning from human feedback (RLHF), may not universally suit diverse human preferences. Recent approaches therefore opt for customization by collecting multi-dimensional feedback and creating distinct reward models (RMs) for each dimension (e.g., helpfulness, harmlessness, or honesty). Different LMs can then be optimized for different preferences using multi-objective RLHF (MORLHF) with different reward weightings. Yet, RL fine-tuning is unstable and resource-heavy, especially for MORLHF with diverse and usually conflicting objectives. In this paper, we present Multi-Objective Direct Preference Optimization (MODPO), an RL-free algorithm that extends Direct Preference Optimization (DPO) for multiple alignment objectives with minimal overheads. Essentially, MODPO folds language modeling directly into reward modeling, training LMs as implicit collective reward models (cRMs) that combine all objectives with specific weightings. While theoretically guaranteed to produce the same optimal solutions as MORLHF, MODPO is practically more stable and computationally efficient. Empirical results from safety alignment and long-form question answering confirm that MODPO matches or outperforms existing methods, consistently producing a Pareto front of LMs that cater to diverse preferences with 3 times less computational resources compared to MORLHF.
• Abstract（参考訳）: 単一言語モデル(LM)は、人間からのフィードバック(RLHF)からの強化学習を通じて平均的なラベラーと整合するが、多種多様な人間の嗜好に普遍的に適合しない。 したがって、近年のアプローチでは、多次元フィードバックを収集し、各次元(例えば、有用性、無害性、正直性)ごとに異なる報酬モデル(RM)を作成することでカスタマイズを選択できる。 異なるLMは、異なる報酬重み付けを持つ多目的RLHF(MORLHF)を使用して異なる好みに最適化することができる。 しかし、RL微調整は不安定であり、特に多様で通常矛盾する目的を持つMORLHFにとって、資源重大である。 本稿では、最小限のオーバーヘッドで複数のアライメント対象に対して直接参照最適化(DPO)を拡張するRLフリーアルゴリズムであるMODPOを提案する。 本質的には、MODPOは言語モデリングを直接報酬モデリングに折り畳み、全ての目的を特定の重み付けと組み合わせた暗黙的な集団報酬モデル(cRM)としてLMを訓練する。 理論上は MORLHF と同じ最適解を生成することが保証されているが、MODPO は事実上より安定で計算的に効率的である。 安全性アライメントと長文質問応答による実証的な結果から、MODPOは既存の手法と一致し、MORLHFに比べて3倍少ない計算資源で様々な好みに対応するLMのParetoフロントを一貫して生成することを確認した。

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