論文の概要: SALMON: Self-Alignment with Instructable Reward Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05910v2
• Date: Tue, 9 Apr 2024 23:21:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-11 19:25:41.091643
• Title: SALMON: Self-Alignment with Instructable Reward Models
• Title（参考訳）: SALMON: インストラクタブルリワードモデルによる自己調整
• Authors: Zhiqing Sun, Yikang Shen, Hongxin Zhang, Qinhong Zhou, Zhenfang Chen, David Cox, Yiming Yang, Chuang Gan,
• Abstract要約: 本稿では,基本言語モデルと人間の監督を最小限に整合させる新しいアプローチ,すなわちSALMONを提案する。 私たちはDromedary-2という名のAIアシスタントを開発しており、コンテキスト内学習には6つの例と31の人間定義原則しかありません。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.83323636730341
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Supervised Fine-Tuning (SFT) on response demonstrations combined with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) constitutes a powerful paradigm for aligning LLM-based AI agents. However, a significant limitation of such an approach is its dependency on high-quality human annotations, making its application to intricate tasks challenging due to difficulties in obtaining consistent response demonstrations and in-distribution response preferences. This paper presents a novel approach, namely SALMON, to align base language models with minimal human supervision, using only a small set of human-defined principles, yet achieving superior performance. Central to our approach is an instructable reward model. Trained on synthetic preference data, this model can generate reward scores based on arbitrary human-defined principles. By merely adjusting these principles during the RL training phase, we gain full control over the preferences with the instructable reward model, subsequently influencing the behavior of the RL-trained policy models, and reducing the reliance on the collection of online human preferences. Applying our method to the LLaMA-2-70b base language model, we developed an AI assistant named Dromedary-2. With only 6 exemplars for in-context learning and 31 human-defined principles, Dromedary-2 significantly surpasses the performance of several state-of-the-art AI systems, including LLaMA-2-Chat-70b, on various benchmark datasets. We have open-sourced the code and model weights to encourage further research into aligning LLM-based AI agents with enhanced supervision efficiency, improved controllability, and scalable oversight.
• Abstract（参考訳）: RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)と組み合わせた、レスポンシブデモのための監視ファインチューニング(SFT)は、LLMベースのAIエージェントを調整するための強力なパラダイムである。 しかし、このようなアプローチの重大な制限は、高品質な人的アノテーションに依存しているため、一貫性のある応答の実証や配布内応答の嗜好を得るのが難しいため、複雑なタスクに応用することが困難である。 本稿では,基本言語モデルに最小限の人的監督力を持たせるための新しいアプローチ,すなわちSALMONを提案する。 私たちのアプローチの中心は、命令可能な報酬モデルです。 このモデルは、合成選好データに基づいて、任意の人間定義原則に基づいて報酬スコアを生成することができる。 RLトレーニング期間中にこれらの原則を調整するだけで、インストラクタブル報酬モデルによる嗜好を完全にコントロールでき、その後、RLトレーニングされた政策モデルの振る舞いに影響を与え、オンライン人の嗜好の収集への依存を減らすことができる。 提案手法をLLaMA-2-70bベース言語モデルに適用し,Dromedary-2というAIアシスタントを開発した。 コンテキスト内学習の6つの例と31の人間定義原則によって、Dromedary-2は、さまざまなベンチマークデータセット上のLLaMA-2-Chat-70bなど、最先端のAIシステムのパフォーマンスを大幅に上回っている。 コードとモデルの重み付けをオープンソースとして公開し、LLMベースのAIエージェントの整合性、監督効率の向上、制御性の向上、スケーラブルな監視を奨励しています。

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