論文の概要: Iterative Preference Learning from Human Feedback: Bridging Theory and Practice for RLHF under KL-Constraint

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11456v4
• Date: Wed, 1 May 2024 14:50:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-02 20:11:13.552405
• Title: Iterative Preference Learning from Human Feedback: Bridging Theory and Practice for RLHF under KL-Constraint
• Title（参考訳）: 人間のフィードバックからの反復的選好学習:KL制約下でのRLHFのブリッジ理論と実践
• Authors: Wei Xiong, Hanze Dong, Chenlu Ye, Ziqi Wang, Han Zhong, Heng Ji, Nan Jiang, Tong Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,RLHFによる強化学習を用いた生成モデルのアライメント過程について検討する。 まず、オフラインPPOやオフラインDPOのような既存の一般的な手法の主な課題を、環境の戦略的探索に欠如していると認識する。 有限サンプル理論保証を用いた効率的なアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.74058752955209
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper studies the alignment process of generative models with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF). We first identify the primary challenges of existing popular methods like offline PPO and offline DPO as lacking in strategical exploration of the environment. Then, to understand the mathematical principle of RLHF, we consider a standard mathematical formulation, the reverse-KL regularized contextual bandit for RLHF. Despite its widespread practical application, a rigorous theoretical analysis of this formulation remains open. We investigate its behavior in three distinct settings -- offline, online, and hybrid -- and propose efficient algorithms with finite-sample theoretical guarantees. Moving towards practical applications, our framework, with a robust approximation of the information-theoretical policy improvement oracle, naturally gives rise to several novel RLHF algorithms. This includes an iterative version of the Direct Preference Optimization (DPO) algorithm for online settings, and a multi-step rejection sampling strategy for offline scenarios. Our empirical evaluations on real-world alignment experiment of large language model demonstrate that these proposed methods significantly surpass existing strong baselines, such as DPO and Rejection Sampling Optimization (RSO), showcasing the connections between solid theoretical foundations and their potent practical implementations.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)を用いた生成モデルのアライメント過程について検討する。 まず、オフラインPPOやオフラインDPOのような既存の一般的な手法の主な課題を、環境の戦略的探索の欠如として挙げる。 そして、RLHFの数学的原理を理解するために、RLHFの標準的な数学的定式化、逆KL正規化文脈帯域を考える。 広く実用化されているにもかかわらず、この定式化の厳密な理論的分析は依然として残っている。 我々は、オフライン、オンライン、ハイブリッドの3つの異なる設定でその振る舞いを調査し、有限サンプル理論的保証を持つ効率的なアルゴリズムを提案する。 実践的な応用に向けて、我々のフレームワークは、情報理論的政策改善のオラクルを堅牢に近似することで、自然界においていくつかの新しいRLHFアルゴリズムを生み出している。 これには、オンライン設定のためのDirect Preference Optimization(DPO)アルゴリズムの反復バージョンと、オフラインシナリオのためのマルチステップのリジェクションサンプリング戦略が含まれる。 大規模言語モデルの実世界のアライメント実験に関する実証実験により,提案手法がDPOやRejection Smpling Optimization (RSO)のような既存の強力なベースラインをはるかに超えることを示した。

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