論文の概要: A Bi-objective Perspective on Controllable Language Models: Reward Dropout Improves Off-policy Control Performance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04483v1
• Date: Fri, 6 Oct 2023 12:33:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-12 18:09:47.113196
• Title: A Bi-objective Perspective on Controllable Language Models: Reward Dropout Improves Off-policy Control Performance
• Title（参考訳）: 制御可能な言語モデルに関する二目的的視点:Reward Dropoutによる外部制御性能の向上
• Authors: Changhun Lee and Chiehyeon Lim
• Abstract要約: 本稿では,CLM(Controllable Language Models)の理論的側面を客観的な最適化の観点から検討する。 我々はCLMを、報酬と可能性の目標を同時に最大化する必要がある、政治的でないRL問題だと考えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.479948090364416
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We study the theoretical aspects of CLMs (Controllable Language Models) from a bi-objective optimization perspective. Specifically, we consider the CLMs as an off-policy RL problem that requires simultaneously maximizing the reward and likelihood objectives. Our main contribution consists of three parts. First, we establish the theoretical foundations of CLM by presenting reward upper bound and Pareto improvement/optimality conditions. Second, we analyze conditions that improve and violate Pareto optimality itself, respectively. Finally, we propose Reward Dropout, a simple yet powerful method to guarantee policy improvement based on a Pareto improvement condition. Our theoretical outcomes are supported by not only deductive proofs but also empirical results. The performance of Reward Dropout was evaluated on five CLM benchmark datasets, and it turns out that the Reward Dropout significantly improves the performance of CLMs.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,CLM(Controllable Language Models)の理論的側面を客観的な最適化の観点から検討する。 具体的には、CLMを、報酬と可能性の最大化を同時に要求する、政治的でないRL問題とみなす。 私たちの主な貢献は3つの部分からなる。 まず, 報酬の上限とパレート改善/最適化条件を提示することにより, clm の理論的基礎を確立する。 第2に,Paretoの最適性自体を改善および侵害する条件をそれぞれ分析する。 最後に,パレート改善条件に基づく政策改善を保証するシンプルかつ強力な手法である報酬ドロップアウトを提案する。 我々の理論的な結果は推論的証明だけでなく経験的結果によっても支持されている。 報酬ドロップアウトのパフォーマンスは5つのclmベンチマークデータセットで評価され、報酬ドロップアウトがclmのパフォーマンスを大幅に改善することが判明した。

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