論文の概要: ReMax: A Simple, Effective, and Efficient Reinforcement Learning Method
for Aligning Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10505v2
- Date: Tue, 17 Oct 2023 06:39:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-18 10:47:13.494928
- Title: ReMax: A Simple, Effective, and Efficient Reinforcement Learning Method
for Aligning Large Language Models
- Title（参考訳）: remax: 大きな言語モデルを調整するためのシンプルで効果的で効率的な強化学習法
- Authors: Ziniu Li, Tian Xu, Yushun Zhang, Yang Yu, Ruoyu Sun, Zhi-Quan Luo
- Abstract要約: 本研究では,ReMaxと呼ばれるRLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)のためのアルゴリズムを開発した。
ReMaxのアルゴリズム設計は、有名なアルゴリズムREINFORCEをベースにしているが、新しい分散還元技術を備えている。
PPOがLlama2 (7B)のトレーニングに余裕があると仮定しても、ReMaxの約2倍の速度で動作可能である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.74806281650068
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Alignment is of critical importance for training large language models
(LLMs). The predominant strategy to address this is through Reinforcement
Learning from Human Feedback (RLHF), where PPO serves as the de-facto
algorithm. Yet, PPO is known to suffer from computational inefficiency, which
is a challenge that this paper aims to address. We identify three important
properties in RLHF tasks: fast simulation, deterministic transitions, and
trajectory-level rewards, which are not leveraged in PPO. Based on such
observations, we develop a new algorithm tailored for RLHF, called ReMax. The
algorithm design of ReMax is built on a celebrated algorithm REINFORCE but is
equipped with a new variance-reduction technique.
Our method has three-fold advantages over PPO: first, ReMax is simple to
implement and removes many hyper-parameters in PPO, which are scale-sensitive
and laborious to tune. Second, ReMax saves about 50% memory usage in principle.
As a result, PPO runs out-of-memory when fine-tuning a Llama2 (7B) model on
8xA100-40GB GPUs, whereas ReMax can afford training. This memory improvement is
achieved by removing the value model in PPO. Third, based on our calculations,
we find that even assuming PPO can afford the training of Llama2 (7B), it would
still run about 2x slower than ReMax. This is due to the computational overhead
of the value model, which does not exist in ReMax. Importantly, the above
computational improvements do not sacrifice the performance. We hypothesize
these advantages can be maintained in larger-scaled models. Our implementation
of ReMax is available at https://github.com/liziniu/ReMax
- Abstract（参考訳）: アライメントは、大きな言語モデル(LLM)のトレーニングにおいて重要である。
この問題に対処する主要な戦略は、PPOがデファクトアルゴリズムとして機能するReinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)である。
しかし、PPOは計算不効率に悩まされていることが知られており、これは本論文が目指す課題である。
PPOでは利用できない高速シミュレーション,決定論的遷移,軌道レベルの報酬の3つの重要な特性を同定する。
このような観測に基づいて,ReMaxと呼ばれるRLHFに適した新しいアルゴリズムを開発した。
remaxのアルゴリズム設計は有名なアルゴリズム強化に基づいているが、新しい分散還元技術を備えている。
提案手法はPPOに対して3倍の利点がある: まず、ReMaxは実装が簡単で、PPOの多くのハイパーパラメータを除去する。
第二に、ReMaxは原則として約50%のメモリ使用量を節約する。
その結果、PPO は 8xA100-40GB GPU 上で Llama2 (7B) モデルを微調整するとメモリ不足となる。
このメモリ改善は、PPOの値モデルを削除することにより達成される。
第3に、我々の計算から、PPOがLlama2 (7B)の訓練を受けることができると仮定しても、ReMaxより約2倍遅いことが分かる。
これはReMaxには存在しない値モデルの計算オーバーヘッドが原因である。
重要なことに、上記の計算改善は性能を犠牲にしない。
より大規模なモデルでこれらの利点を維持できると仮定する。
ReMaxの実装はhttps://github.com/liziniu/ReMaxで利用可能です。
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