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/2310.10505v3
- Date: Sun, 17 Dec 2023 02:18:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-19 19:58:18.801334
- 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, Zhihang Lin, Yang Yu, Ruoyu Sun,
Zhi-Quan Luo
- Abstract要約: 近似ポリシー最適化は、計算の非効率性に苦しむことが知られている。
我々は,人間フィードバックからの強化学習に適した新しいアルゴリズムReMaxを開発した。
ReMaxはPPOに対して3倍のアドバンテージを提供する: まず、たった6行のコードで実装するのは簡単である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.794388973368115
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Alignment is crucial for training large language models. The predominant
strategy is Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), with Proximal
Policy Optimization (PPO) as the de-facto algorithm. Yet, PPO is known to
struggle with computational inefficiency, a challenge that this paper aims to
address. We identify three important properties of RLHF tasks: fast simulation,
deterministic transitions, and trajectory-level rewards, which are not
leveraged in PPO. Based on these properties, we develop ReMax, a new algorithm
tailored for RLHF. The design of ReMax builds on the celebrated algorithm
REINFORCE but is enhanced with a new variance-reduction technique. ReMax offers
threefold advantages over PPO: first, it is simple to implement with just 6
lines of code. It further eliminates more than 4 hyper-parameters in PPO, which
are laborious to tune. Second, ReMax reduces memory usage by about 50%. To
illustrate, PPO runs out of memory when fine-tuning a Llama2-7B model on
A100-80GB GPUs, whereas ReMax can support the training. Even though
memory-efficient techniques (e.g., ZeRO and offload) are employed for PPO to
afford training, ReMax can utilize a larger batch size to increase throughput.
Third, in terms of wall-clock time, PPO is about twice as slow as ReMax per
iteration. Importantly, these improvements do not sacrifice task performance.
We hypothesize that these advantages can be maintained in larger-scale models.
- Abstract（参考訳）: アライメントは、大きな言語モデルのトレーニングに不可欠です。
主な戦略はRLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)であり、PPO(Proximal Policy Optimization)がデファクトアルゴリズムである。
しかし、PPOは計算の非効率性に苦しむことで知られており、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。
これらの特性に基づいて、RLHFに適した新しいアルゴリズムReMaxを開発する。
remaxの設計は、有名なアルゴリズム強化に基づいているが、新しい分散還元法によって強化されている。
remaxはppoよりも3倍の利点を提供している。
さらに、チューニングに苦労しているppoの4つ以上のハイパーパラメータを取り除きます。
次に、ReMaxはメモリ使用量を約50%削減する。
説明として、PPOはA100-80GBのGPU上でLlama2-7Bモデルを微調整する際にメモリが切れている。
メモリ効率のよい技術(ZeROやオフロードなど)がPPOのトレーニングに使われているが、ReMaxはより大きなバッチサイズを使用してスループットを向上させることができる。
第3に、ウォールクロック時間に関しては、PPOはイテレーション毎のReMaxの約2倍の速度である。
重要なことに、これらの改善はタスクパフォーマンスを犠牲にしません。
これらの利点はより大規模なモデルで維持できるという仮説を立てる。
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