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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03708v4
• Date: Sat, 17 Aug 2024 13:39:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-21 04:16:54.723001
• 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, Jing Shao, Xiangyu Yue, Chao Yang, Wanli Ouyang, Yu Qiao,
• Abstract要約: 複数のアライメント目的に対して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ルに折り畳み、暗黙の集団報酬モデルとして言語モデルを訓練する。 理論的には MORLHF と同じ最適解が得られるが、実質的にはより安定で効率的である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.09576643028362
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A single language model, even when aligned with labelers through reinforcement learning from human feedback (RLHF), may not suit all human preferences. Recent approaches therefore prefer customization, gathering multi-dimensional feedback, and creating distinct reward models for each dimension. Different language models are then optimized for various preferences using multi-objective RLHF (MORLHF) with varying reward weights. However, RL fine-tuning is unstable and resource-heavy, especially with diverse and usually conflicting objectives. In this paper, we present Multi-Objective Direct Preference Optimization (MODPO), an RL-free extension of Direct Preference Optimization (DPO) for multiple alignment objectives. Essentially, MODPO folds language modeling directly into reward modeling, training language models as implicit collective reward models that combine all objectives with specific weights. MODPO theoretically yields the same optimal solutions as MORLHF but is practically more stable and efficient. Empirical results in safety alignment and long-form question answering show that MODPO matches or outperforms existing methods, producing a Pareto front of language models catering to diverse preferences with three times less computational resources compared to MORLHF. Code is available at https://github.com/ZHZisZZ/modpo.
• Abstract（参考訳）: 単一の言語モデルでは、人間からのフィードバック(RLHF)からの強化学習を通じてラベルを付けたとしても、人間の好みに合わない場合がある。 したがって、近年のアプローチでは、カスタマイズ、多次元フィードバックの収集、各次元に対する異なる報酬モデルの作成が好まれている。 異なる言語モデルは、様々な報酬重みを持つ多目的RLHF(MORLHF)を用いて様々な好みに最適化される。 しかし、RLの微調整は不安定で資源が豊富であり、特に多様で通常は矛盾する目的がある。 本稿では,複数のアライメント目的に対して直接参照最適化(DPO)のRLフリー拡張である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ルに折り畳み、言語モデルを暗黙の集団報酬モデルとして訓練し、全ての目的を特定の重みと組み合わせる。 MODPO は理論上は MORLHF と同じ最適解が得られるが、実質的にはより安定で効率的である。 安全アライメントと長期質問応答の実証結果から、MODPOは既存の手法に適合または優れており、MORLHFに比べて3倍少ない計算資源で多種多様な好みに対応する言語モデルのParetoフロントを生成する。 コードはhttps://github.com/ZHZisZZ/modpo.comで入手できる。

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