論文の概要: Preference as Reward, Maximum Preference Optimization with Importance Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16430v3
• Date: Thu, 4 Jan 2024 07:07:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-05 12:33:28.511440
• Title: Preference as Reward, Maximum Preference Optimization with Importance Sampling
• Title（参考訳）: コンパタンスサンプリングによるリワード, 最大優先度最適化の選好
• Authors: Zaifan Jiang, Xing Huang, Chao Wei
• Abstract要約: 優先度学習は、言語モデルを人間の価値と整合させるための重要な技術である。 RLHFの処理は複雑で、時間がかかり、不安定である。 本稿では,重要サンプリングの観点から,シンプルで直感的な非政治的選好最適化アルゴリズムを設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.162932802377523
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Preference learning is a key technology for aligning language models with human values. Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) is a model based algorithm to optimize preference learning, which first fitting a reward model for preference score, and then optimizing generating policy with on-policy PPO algorithm to maximize the reward. The processing of RLHF is complex, time-consuming and unstable. Direct Preference Optimization (DPO) algorithm using off-policy algorithm to direct optimize generating policy and eliminating the need for reward model, which is data efficient and stable. DPO use Bradley-Terry model and log-loss which leads to over-fitting to the preference data at the expense of ignoring KL-regularization term when preference near deterministic. IPO uses a root-finding pairwise MSE loss to solve the ignoring KL-regularization problem, and learning an optimal policy. But IPO's pairwise loss still can't s make the KL-regularization to work. In this paper, we design a simple and intuitive off-policy preferences optimization algorithm from an importance sampling view, and add an off-policy KL-regularization term which makes KL-regularization truly effective. To simplify the learning process and save memory usage, we can generate regularization data in advance, which eliminate the needs for both reward model and reference policy in the stage of optimization.
• Abstract（参考訳）: 優先度学習は、言語モデルと人間の価値を合わせるための重要な技術である。 人的フィードバックからの強化学習(rlhf)は、まず選好スコアに対して報奨モデルに適合し、次に報奨を最大化するためにオンポリシーppoアルゴリズムで生成ポリシーを最適化する、選好学習を最適化するモデルベースアルゴリズムである。 RLHFの処理は複雑で、時間がかかり、不安定である。 オフラインアルゴリズムを用いた直接選好最適化(DPO)アルゴリズムにより、生成ポリシーを直接最適化し、データ効率が高く安定した報酬モデルの必要性を排除する。 DPOはBradley-Terryモデルとログロスを使用し、決定論的に近い場合のKL正規化項を無視して優先データに過度に適合する。 IPOは、ルートフィンディングのペアワイズMSEロスを使用して、無視されるKL正規化問題を解決し、最適なポリシーを学ぶ。 しかし、IPOのペアワイズ損失は、KLレギュラー化をうまく動かせません。 本稿では,重要サンプリング視点から,簡便で直感的なオフポリシー選好最適化アルゴリズムを設計し,kl正規化を真に効果的にするオフポリシーkl正規化項を追加する。 学習プロセスの簡素化とメモリ使用量の削減のために,前もって正規化データを生成することができ,最適化段階における報酬モデルと参照ポリシーの両方の必要性を排除できる。

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