論文の概要: Reinforcement Learning in the Era of LLMs: What is Essential? What is
needed? An RL Perspective on RLHF, Prompting, and Beyond
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.06147v1
- Date: Mon, 9 Oct 2023 20:49:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-11 21:37:50.963135
- Title: Reinforcement Learning in the Era of LLMs: What is Essential? What is
needed? An RL Perspective on RLHF, Prompting, and Beyond
- Title（参考訳）: llms時代の強化学習: 重要なのは何か?
何が必要か?
RLHF, Prompting, Beyondに関するRLの展望
- Authors: Hao Sun
- Abstract要約: 大規模言語モデルにおける人間のフィードバックからの強化学習
なぜ、いつ、どのようにRLが優れているのかを議論することで、このテクニックをデミスティフィケートする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.044033685073003
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent advancements in Large Language Models (LLMs) have garnered wide
attention and led to successful products such as ChatGPT and GPT-4. Their
proficiency in adhering to instructions and delivering harmless, helpful, and
honest (3H) responses can largely be attributed to the technique of
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF). In this paper, we aim to
link the research in conventional RL to RL techniques used in LLM research.
Demystify this technique by discussing why, when, and how RL excels.
Furthermore, we explore potential future avenues that could either benefit from
or contribute to RLHF research.
Highlighted Takeaways:
1. RLHF is Online Inverse RL with Offline Demonstration Data.
2. RLHF $>$ SFT because Imitation Learning (and Inverse RL) $>$ Behavior
Cloning (BC) by alleviating the problem of compounding error.
3. The RM step in RLHF generates a proxy of the expensive human feedback,
such an insight can be generalized to other LLM tasks such as prompting
evaluation and optimization where feedback is also expensive.
4. The policy learning in RLHF is more challenging than conventional problems
studied in IRL due to their high action dimensionality and feedback sparsity.
5. The main superiority of PPO over off-policy value-based methods is its
stability gained from (almost) on-policy data and conservative policy updates.
- Abstract（参考訳）: 近年のLarge Language Models (LLM) の進歩は注目を集め、ChatGPT や GPT-4 といった製品が成功した。
指示に固執し、無害で役立ち、正直な(3H)応答を提供する能力は、主にRLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)の技術による。
本稿では,従来のRL研究とLLM研究におけるRL技術との関係について述べる。
なぜ、いつ、どのようにRLが優れているのかを議論することで、このテクニックをデミスティフィケートする。
さらに、RLHF研究の恩恵を受けるか、貢献する可能性のある将来の道を探る。
1. rlhfはオフラインデモデータを持つオンライン逆rlである。
2. rlhf $>$ sft 理由は、模倣学習 (および逆 rl) $>$ 行動クローニング (bc) を複合化エラーの問題を緩和することによるものである。
3.RLHFにおけるRMステップは,高額な人的フィードバックのプロキシを生成し,フィードバックが高価である場合の評価や最適化の促進など,他のLLMタスクに一般化することができる。
4)RLHFの政策学習は,行動の寸法やフィードバックの空間性が高いため,従来のIRLの課題よりも困難である。
5. オフポリシー価値に基づく手法よりもppoが優れているのは、(ほとんど)オンポリシーデータと保守的な政策更新から得られる安定性である。
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