論文の概要: On Diversified Preferences of Large Language Model Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07401v2
• Date: Mon, 25 Dec 2023 16:26:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-27 21:12:44.782986
• Title: On Diversified Preferences of Large Language Model Alignment
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルアライメントの多様な選好について
• Authors: Dun Zeng, Yong Dai, Pengyu Cheng, Tianhao Hu, Wanshun Chen, Nan Du, Zenglin Xu
• Abstract要約: 一般的に使われているフィードバックデータセットにおける多彩な嗜好の存在を検証するための最初の定量的分析を行う。 多様な選好によって生じるアライメントの非効率性を軽減するために,新しいtextbfMulti-textbfObjective textbfReward 学習法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.217429347482145
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Aligning large language models (LLMs) with human preferences has been recognized as the key to improving LLMs' interaction quality. However, in this pluralistic world, human preferences can be diversified by people's different tastes, which hinders the effectiveness of LLM alignment methods. In this paper, we provide the first quantitative analysis to verify the existence of diversified preferences in commonly used human feedback datasets. To mitigate the alignment ineffectiveness caused by diversified preferences, we propose a novel \textbf{M}ulti-\textbf{O}bjective \textbf{Re}ward learning method (MORE), which can automatically adjust the learning gradients across different preference data sources. In experiments, we evaluate MORE with the Pythia-1.4B model on five mixed human preference datasets, on which our method achieves superior performance compared with other baselines in terms of preference accuracy and prediction calibration.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)を人間の好みに合わせることが,LLMのインタラクション品質向上の鍵であると認識されている。 しかし、この多元的世界では、人間の嗜好は人の好みによって多様化し、LCMアライメント手法の有効性を阻害する。 本稿では,一般の人間フィードバックデータセットにおける多様な好みの存在を検証する最初の定量的解析を行う。 多様な選好によって生じるアライメントの非効率性を軽減するために,異なる選好データソース間で学習勾配を自動的に調整できる,新規な \textbf{M}ulti-\textbf{O}bjective \textbf{Re}ward learning method (MORE) を提案する。 実験では5つの混合ヒト選好データセットにおいてpythia-1.4bモデルを用いて,選好精度と予測校正の点で他の基準よりも優れた性能が得られることを示す。

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