論文の概要: The Alignment Ceiling: Objective Mismatch in Reinforcement Learning from
Human Feedback
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.00168v2
- Date: Fri, 2 Feb 2024 03:41:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-05 19:29:19.836073
- Title: The Alignment Ceiling: Objective Mismatch in Reinforcement Learning from
Human Feedback
- Title（参考訳）: アライメント天井:人間フィードバックからの強化学習における客観的ミスマッチ
- Authors: Nathan Lambert and Roberto Calandra
- Abstract要約: 人間のフィードバックからの強化学習(RLHF)は、複雑な環境で大きな言語モデル(LLM)をより有効にするための強力な技術として登場した。
本稿では,本問題の原因を概説し,モデルに基づく強化学習から関連する文献をレビューし,解決策について議論する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.037876196534672
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Reinforcement learning from human feedback (RLHF) has emerged as a powerful
technique to make large language models (LLMs) more capable in complex
settings. RLHF proceeds as collecting human preference data, training a reward
model on said data, and optimizing a base ML model with respect to said reward
for extrinsic evaluation metrics (e.g. MMLU, GSM8k). RLHF relies on many
assumptions about how the various pieces fit together, such as a reward model
capturing human preferences and an RL optimizer extracting the right signal
from a reward model. As the RLHF process involves many distinct design
decisions, it is easy to assume that multiple processes are correlated and
therefore numerically linked. This apparent correlation is often not true,
where reward models are easily overoptimized or RL optimizers can reduce
performance on tasks not modeled in the data. Notable manifestations of models
trained with imperfect RLHF systems are those that are prone to refusing basic
requests for safety reasons or appearing lazy in generations. As chat model
evaluation becomes increasingly nuanced, the reliance on a perceived link
between reward model training, RL scores, and downstream performance drives
these issues, which we describe as an objective mismatch. In this paper, we
illustrate the causes of this issue, reviewing relevant literature from
model-based reinforcement learning, and argue for solutions. By solving
objective mismatch in RLHF, the ML models of the future will be more precisely
aligned to user instructions for both safety and helpfulness.
- Abstract（参考訳）: 人間のフィードバックからの強化学習(RLHF)は、複雑な設定で大規模言語モデル(LLM)をより有効にするための強力なテクニックとして登場した。
RLHFは、人間の嗜好データを収集し、そのデータに基づいて報酬モデルを訓練し、外生評価指標(MMLU、GSM8kなど)に対する報酬に対してベースMLモデルを最適化する。
RLHFは、人間の好みを捉えた報酬モデルや、報酬モデルから正しい信号を抽出するRLオプティマイザなど、様々な部品がどのように適合するかという多くの仮定に依存している。
RLHFプロセスは、多くの異なる設計決定を伴うため、複数のプロセスが相関しており、したがって数値的にリンクされていると仮定することは容易である。
報酬モデルは簡単に過度に最適化されるか、RLオプティマイザはデータでモデル化されていないタスクのパフォーマンスを低下させることができる。
不完全なRLHFシステムで訓練されたモデルの顕著な表現は、安全上の理由から基本的な要求を拒否する傾向にある。
チャットモデルの評価がニュアンスを増すにつれて、報酬モデルトレーニング、RLスコア、下流パフォーマンスの関連性への依存がこれらの問題を招き、客観的なミスマッチと表現する。
本稿では,この問題の原因を説明し,モデルに基づく強化学習から関連する文献をレビューし,解決を議論する。
RLHFにおける客観的ミスマッチの解決により、将来のMLモデルは、安全性と有用性の両方のために、より正確にユーザー指示に適合する。
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