論文の概要: Adversarial Preference Optimization: Enhancing Your Alignment via RM-LLM Game

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08045v4
• Date: Mon, 3 Jun 2024 11:34:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-04 20:21:27.533370
• Title: Adversarial Preference Optimization: Enhancing Your Alignment via RM-LLM Game
• Title（参考訳）: Adversarial Preference Optimization: RM-LLMゲームによるアライメントの強化
• Authors: Pengyu Cheng, Yifan Yang, Jian Li, Yong Dai, Tianhao Hu, Peixin Cao, Nan Du, Xiaolong Li,
• Abstract要約: そこで本稿では,より効率的な人選好最適化を目的としたAPO(Adversarial Preference Optimization)フレームワークを提案する。 提案手法は,LLMの有効性と無害性の観点から,既存のアライメントベースラインをさらに強化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.66896160733569
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human preference alignment is essential to improve the interaction quality of large language models (LLMs). Existing alignment methods depend on manually annotated preference data to guide the LLM optimization directions. However, continuously updating LLMs for alignment raises a distribution gap between model-generated samples and human-annotated responses, hindering training effectiveness. To mitigate this issue, previous methods require additional preference annotation on newly generated samples to adapt to the shifted distribution, which consumes a large amount of annotation resources. Targeting more efficient human preference optimization, we propose an Adversarial Preference Optimization (APO) framework, in which the LLM and the reward model update alternatively via a min-max game. Through adversarial training, the reward model can adapt to the shifted generation distribution of the LLM without any additional annotation. With comprehensive experiments, we find the proposed adversarial training framework further enhances existing alignment baselines in terms of LLM helpfulness and harmlessness. The code is at https://github.com/Linear95/APO.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)の相互作用品質を改善するためには、人間の嗜好の調整が不可欠である。 既存のアライメント手法は、LLM最適化方向を導くために手動でアノテートされた好みデータに依存する。 しかし、アライメントのためのLCMを継続的に更新すると、モデル生成サンプルと人手による応答の分布ギャップが増加し、トレーニングの有効性が阻害される。 この問題を軽減するため、従来の手法では、大量のアノテーションリソースを消費するシフトした分布に適応するために、新しく生成されたサンプルに追加の嗜好アノテーションが必要である。 より効率的な人間の選好最適化を目標とし、LLMと報酬モデルが代わりにmin-maxゲームを介して更新されるAPO(Adversarial Preference Optimization)フレームワークを提案する。 逆行訓練により、報酬モデルは追加のアノテーションを使わずにLLMのシフトした生成分布に適応することができる。 包括的実験により,提案手法は,LLMの有用性と無害性の観点から,既存のアライメントベースラインをさらに強化する。 コードはhttps://github.com/Linear95/APOにある。

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