論文の概要: Beyond Training Objectives: Interpreting Reward Model Divergence in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08164v4
• Date: Wed, 7 Feb 2024 11:13:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-08 12:09:29.827371
• Title: Beyond Training Objectives: Interpreting Reward Model Divergence in Large Language Models
• Title（参考訳）: トレーニング対象を超えて:大規模言語モデルにおける逆モデル多様性の解釈
• Authors: Luke Marks, Amir Abdullah, Clement Neo, Rauno Arike, Philip Torr, Fazl Barez
• Abstract要約: 人間のフィードバックからの強化学習によって微調整された大規模言語モデル(LLM)は、より広くデプロイされている。 我々は、高退化世代をもたらすLLMに起こる変化を指すために、$textitImplicit Reward Model$ (IRM) という用語を造った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.15890412446096
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) fine-tuned by reinforcement learning from human feedback (RLHF) are becoming more widely deployed. We coin the term $\textit{Implicit Reward Model}$ (IRM) to refer to the changes that occur to an LLM during RLHF that result in high-reward generations. We interpret IRMs, and measure their divergence from the RLHF reward model used in the fine-tuning process that induced them. By fitting a linear function to an LLM's IRM, a reward model with the same type signature as the RLHF reward model is constructed, allowing for direct comparison. Additionally, we validate our construction of the IRM through cross-comparison with classifications of features generated by an LLM based on their relevance to the RLHF reward model. Better comprehending IRMs can help minimize discrepencies between LLM behavior and training objectives, which we believe to be an essential component of the $\textit{safety}$ and $\textit{alignment}$ of LLMs.
• Abstract（参考訳）: 人間のフィードバック(RLHF)からの強化学習によって微調整された大規模言語モデル(LLM)は、より広くデプロイされている。 我々は、RLHF 中に LLM に起こる変化が高次世代をもたらすことを示すために、$\textit{Implicit Reward Model}$ (IRM) という用語を造った。 我々は、IRMを解釈し、それらを誘導する微調整プロセスで使用されるRLHF報酬モデルから、それらのばらつきを測定する。 LLMのIRMに線形関数を適用することにより、RLHF報酬モデルと同じ型シグネチャを持つ報酬モデルを構築し、直接比較することができる。 さらに,RLHF報酬モデルとの関連性に基づき,LLMが生成する特徴の分類と相互比較によるIRMの構築を検証した。 このことは、$\textit{safety}$と$\textit{alignment}$ of LLMsの重要なコンポーネントであると考えています。

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