論文の概要: Sample Efficient Preference Alignment in LLMs via Active Exploration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00267v3
• Date: Thu, 20 Mar 2025 14:23:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-21 13:17:53.93873
• Title: Sample Efficient Preference Alignment in LLMs via Active Exploration
• Title（参考訳）: 能動探査によるLLMの標本選好アライメント
• Authors: Viraj Mehta, Syrine Belakaria, Vikramjeet Das, Ojash Neopane, Yijia Dai, Ilija Bogunovic, Barbara Engelhardt, Stefano Ermon, Jeff Schneider, Willie Neiswanger,
• Abstract要約: 良い政策を最も効率的に特定するために、人間のフィードバックを得るコンテキストをしばしば選択できるという事実を活用します。 本稿では,データを効率的に選択する能動的探索アルゴリズムを提案する。 提案手法は,複数の言語モデルと4つの実世界のデータセットに対する人間の嗜好の限られたサンプルを用いて,ベースラインよりも優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.84454768573154
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Preference-based feedback is important for many applications in machine learning where evaluation of a reward function is not feasible. Notable recent examples arise in preference alignment for large language models, including in reinforcement learning from human feedback (RLHF) and direct preference optimization (DPO). For many applications of preference alignment, the cost of acquiring human feedback can be substantial. In this work, we take advantage of the fact that one can often choose contexts at which to obtain human feedback to most efficiently identify a good policy, and formalize the setting as an active contextual dueling bandit problem. We propose an active exploration algorithm to efficiently select the data and provide theoretical proof that it has a polynomial worst-case regret bound. We extend the setting and methodology for practical use in preference alignment of large language models. We provide two extensions, an online and an offline approach. Our method outperforms the baselines with limited samples of human preferences on several language models and four real-world datasets including two new datasets that we contribute to the literature.
• Abstract（参考訳）: 予測に基づくフィードバックは、報酬関数の評価が不可能な機械学習において、多くのアプリケーションにとって重要である。 最近の顕著な例は、人間のフィードバックからの強化学習(RLHF)や直接選好最適化(DPO)など、大きな言語モデルの選好アライメントに現れている。 選好アライメントの多くのアプリケーションにとって、人間のフィードバックを得るためのコストは相当なものとなる。 本研究は,人間のフィードバックを得るコンテキストを選択することで,適切な方針を最も効率的に識別し,アクティブなコンテキストデュエルバンディット問題として設定を定式化できるという事実を生かしている。 本稿では,データを効率的に選択する能動的探索アルゴリズムを提案する。 我々は,大規模言語モデルの嗜好アライメントにおける実践的利用のための設定と方法論を拡張した。 オンラインとオフラインの2つの拡張を提供しています。 提案手法は,いくつかの言語モデルと,文献に寄与する2つの新しいデータセットを含む4つの実世界のデータセットにおいて,人間の好みの限られたサンプルを用いて,ベースラインよりも優れる。

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