論文の概要: Some things are more CRINGE than others: Preference Optimization with the Pairwise Cringe Loss

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16682v1
• Date: Wed, 27 Dec 2023 18:53:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-29 18:29:35.364126
• Title: Some things are more CRINGE than others: Preference Optimization with the Pairwise Cringe Loss
• Title（参考訳）: 他のものよりもクリンジが多いものがある:ペアワイズクリンジ損失による選好最適化
• Authors: Jing Xu, Andrew Lee, Sainbayar Sukhbaatar, Jason Weston
• Abstract要約: 本稿では,既存の2値フィードバック手法であるCrynge Lossをペアの選好設定に一般化する方法について述べる。 AlpacaFarmベンチマークでは,PPOやDPOといった最先端の選好最適化アルゴリズムよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.87011044547802
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Practitioners commonly align large language models using pairwise preferences, i.e., given labels of the type response A is preferred to response B for a given input. Perhaps less commonly, methods have also been developed for binary feedback, i.e. training models given labels of type response A is good or bad. We show how an existing performant binary feedback method, the Cringe Loss (Adolphs et al., 2022), can be generalized to the pairwise preference setting using a simple soft margin extension. Pairwise Cringe Loss is straightforward to implement and efficient to train, and we find it outperforms state-of-the-art preference optimization algorithms such as PPO and DPO on the AlpacaFarm benchmark.
• Abstract（参考訳）: 実践者は、ペアの好みを使って大きな言語モデルをアライメントする。つまり、型応答Aのラベルは、与えられた入力に対して応答Bに好まれる。 おそらくより一般的には、バイナリフィードバックのためのメソッドも開発されている。つまり、型応答Aのラベルが良いか悪いかが与えられたトレーニングモデルである。 本稿では,既存の2値フィードバック手法であるCrynge Loss(Adolphs et al., 2022)を,単純なソフトマージン拡張を用いてペアの選好設定に一般化する方法を示す。 Pairwise Cringe Lossは簡単に実装でき、訓練も効率的で、AlpacaFarmベンチマークではPPOやDPOといった最先端の選好最適化アルゴリズムよりも優れています。

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