論文の概要: Nash Learning from Human Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00886v2
• Date: Tue, 5 Dec 2023 11:05:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-06 12:48:58.726662
• Title: Nash Learning from Human Feedback
• Title（参考訳）: 人間のフィードバックから学ぶnash
• Authors: R\'emi Munos, Michal Valko, Daniele Calandriello, Mohammad Gheshlaghi Azar, Mark Rowland, Zhaohan Daniel Guo, Yunhao Tang, Matthieu Geist, Thomas Mesnard, Andrea Michi, Marco Selvi, Sertan Girgin, Nikola Momchev, Olivier Bachem, Daniel J. Mankowitz, Doina Precup, Bilal Piot
• Abstract要約: ペアワイズフィードバックを用いた大規模言語モデルの微調整のための代替パイプラインを提案する。 我々はこのアプローチを人間のフィードバックからナッシュラーニング(NLHF)と呼ぶ。 ミラー降下原理に基づく新しいアルゴリズム解であるNash-MDを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.86423717860141
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reinforcement learning from human feedback (RLHF) has emerged as the main paradigm for aligning large language models (LLMs) with human preferences. Typically, RLHF involves the initial step of learning a reward model from human feedback, often expressed as preferences between pairs of text generations produced by a pre-trained LLM. Subsequently, the LLM's policy is fine-tuned by optimizing it to maximize the reward model through a reinforcement learning algorithm. However, an inherent limitation of current reward models is their inability to fully represent the richness of human preferences and their dependency on the sampling distribution. In this study, we introduce an alternative pipeline for the fine-tuning of LLMs using pairwise human feedback. Our approach entails the initial learning of a preference model, which is conditioned on two inputs given a prompt, followed by the pursuit of a policy that consistently generates responses preferred over those generated by any competing policy, thus defining the Nash equilibrium of this preference model. We term this approach Nash learning from human feedback (NLHF). In the context of a tabular policy representation, we present a novel algorithmic solution, Nash-MD, founded on the principles of mirror descent. This algorithm produces a sequence of policies, with the last iteration converging to the regularized Nash equilibrium. Additionally, we explore parametric representations of policies and introduce gradient descent algorithms for deep-learning architectures. To demonstrate the effectiveness of our approach, we present experimental results involving the fine-tuning of a LLM for a text summarization task. We believe NLHF offers a compelling avenue for preference learning and policy optimization with the potential of advancing the field of aligning LLMs with human preferences.
• Abstract（参考訳）: 人間からのフィードバックからの強化学習(RLHF)は、大規模言語モデル(LLM)と人間の嗜好を整合させる主要なパラダイムとして現れている。 典型的には、RLHFは人間のフィードバックから報酬モデルを学ぶ最初のステップであり、しばしば事前訓練されたLLMによって生成されるテキスト世代間の好みとして表現される。 その後、LLMのポリシーは強化学習アルゴリズムにより報酬モデルを最大限に最適化することで微調整される。 しかし、現在の報酬モデルの本質的な制限は、人間の嗜好の豊かさとサンプリング分布への依存を完全に表現できないことである。 本研究では,対人フィードバックを用いたllmの微調整のための代替パイプラインを提案する。 提案手法は,提案する2つの入力に条件付けされた嗜好モデルの初期学習を伴い,その後に,競合する政策よりも好まれる応答を一貫して生成するポリシーを追求し,この選好モデルのナッシュ均衡を定義する。 このアプローチをnash learning from human feedback(nlhf)と呼んでいる。 表形式のポリシー表現の文脈において,ミラー降下の原理に基づく新しいアルゴリズム解nash-mdを提案する。 このアルゴリズムは一連のポリシーを生成し、最後の繰り返しは正規化されたナッシュ平衡に収束する。 さらに,ポリシーのパラメトリック表現を探索し,ディープラーニングアーキテクチャに勾配降下アルゴリズムを導入する。 提案手法の有効性を示すために,テキスト要約タスクにおけるLLMの微調整を含む実験結果を提案する。 我々はNLHFが、LLMと人間の嗜好を整合させる分野を前進させる可能性を秘め、嗜好学習と政策最適化のための魅力的な道を提供すると考えている。

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