論文の概要: COPF: Continual Learning Human Preference through Optimal Policy Fitting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15694v4
• Date: Sat, 28 Oct 2023 02:00:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-31 11:45:09.959811
• Title: COPF: Continual Learning Human Preference through Optimal Policy Fitting
• Title（参考訳）: COPF: 最適な政策適合による継続的な学習
• Authors: Han Zhang, Lin Gui, Yuanzhao Zhai, Hui Wang, Yu Lei, Ruifeng Xu
• Abstract要約: RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)は、訓練済み言語モデル(LM)を改善するための一般的な手法である。 COPFは単一の学習フェーズを含み、複雑な強化学習を必要としない。 実験の結果,COPFは人間の嗜好に整合する上で,強い継続的学習(CL)のベースラインよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.48687904872857
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The technique of Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) is a commonly employed method to improve pre-trained Language Models (LM), enhancing their ability to conform to human preferences. Nevertheless, the current RLHF-based LMs necessitate full retraining each time novel queries or feedback are introduced, which becomes a challenging task because human preferences can vary between different domains or tasks. Retraining LMs poses practical difficulties in many real-world situations due to the significant time and computational resources required, along with concerns related to data privacy. To address this limitation, we propose a new method called Continual Optimal Policy Fitting (COPF), in which we estimate a series of optimal policies using the Monte Carlo method, and then continually fit the policy sequence with the function regularization. COPF involves a single learning phase and doesn't necessitate complex reinforcement learning. Importantly, it shares the capability with RLHF to learn from unlabeled data, making it flexible for continual preference learning. Our experimental results show that COPF outperforms strong Continuous learning (CL) baselines when it comes to consistently aligning with human preferences on different tasks and domains.
• Abstract（参考訳）: 人間フィードバックからの強化学習(rlhf)は、事前学習された言語モデル(lm)を改善するために一般的に用いられる手法であり、人間の好みに適合する能力を高める。 しかしながら、現在のRLHFベースのLMは、新しいクエリやフィードバックが導入されるたびに完全なリトレーニングを必要とする。 lmsの再トレーニングは、データプライバシに関する懸念に加えて、膨大な時間と計算リソースを必要とするため、多くの現実の状況において実践上の困難をもたらす。 この制限に対処するために,モンテカルロ法を用いて一連の最適政策を推定し,関数正規化と連続的にポリシーシーケンスを適合させる,COPF(Continuous Optimal Policy Fitting)と呼ばれる新しい手法を提案する。 COPFは単一の学習フェーズを含み、複雑な強化学習を必要としない。 重要なのは、ラベルのないデータから学習するRLHFと共有することで、継続的な嗜好学習に柔軟になることだ。 実験の結果, copfは, 異なるタスクやドメインにおける人間の嗜好と一貫性を持たせる上で, 強い連続学習(cl)ベースラインよりも優れていることがわかった。

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