論文の概要: Compositional preference models for aligning LMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13011v2
• Date: Thu, 14 Mar 2024 18:07:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-19 01:54:08.691926
• Title: Compositional preference models for aligning LMs
• Title（参考訳）: LMの整列化のための構成選好モデル
• Authors: Dongyoung Go, Tomasz Korbak, Germán Kruszewski, Jos Rozen, Marc Dymetman,
• Abstract要約: 構成的選好モデル(CPM)は、一つのグローバルな選好評価をいくつかの解釈可能な特徴に分解するフレームワークである。 CPMは、選好データのどの特性を使って選好モデルを訓練するかを制御し、人間の選好判断を過小評価していると考えられる特徴に基づいて構築することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.036426712762147
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As language models (LMs) become more capable, it is increasingly important to align them with human preferences. However, the dominant paradigm for training Preference Models (PMs) for that purpose suffers from fundamental limitations, such as lack of transparency and scalability, along with susceptibility to overfitting the preference dataset. We propose Compositional Preference Models (CPMs), a novel PM framework that decomposes one global preference assessment into several interpretable features, obtains scalar scores for these features from a prompted LM, and aggregates these scores using a logistic regression classifier. Through these simple steps, CPMs allow to control which properties of the preference data are used to train the preference model and to build it based on features that are believed to underlie the human preference judgment. Our experiments show that CPMs not only improve generalization and are more robust to overoptimization than standard PMs, but also that best-of-n samples obtained using CPMs tend to be preferred over samples obtained using conventional PMs. Overall, our approach demonstrates the benefits of endowing PMs with priors about which features determine human preferences while relying on LM capabilities to extract those features in a scalable and robust way.
• Abstract（参考訳）: 言語モデル(LM)がより有能になるにつれて、それらを人間の好みに合わせることがますます重要である。 しかし、その目的のために優先度モデル(PM)をトレーニングする主要なパラダイムは、透明性の欠如やスケーラビリティの欠如といった基本的な制限と、好みのデータセットを過度に適合させる可能性に悩まされている。 本稿では,1つのグローバルな選好評価をいくつかの解釈可能な特徴に分解する新しいPMフレームワークであるCPMを提案し,これらの特徴のスカラースコアを誘導されたLMから取得し,ロジスティック回帰分類器を用いてこれらのスコアを集約する。 これらの単純なステップを通じて、CPMは、選好データのどの特性を使用して選好モデルを訓練するかを制御し、人間の選好判断を過小評価していると思われる特徴に基づいて構築することができる。 実験の結果, CPM は一般の PM よりも一般化が向上し, 過最適化に強いだけでなく, 従来の PM よりも CPM を用いたベスト・オブ・n 標本の方が好まれることが示された。 全体として,提案手法は,ヒトの嗜好を決定する機能と,スケーラブルでロバストな方法でこれらの機能を抽出するLM機能に頼って,PMを先行する利点を示すものである。

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