論文の概要: Dense Reward for Free in Reinforcement Learning from Human Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00782v1
• Date: Thu, 1 Feb 2024 17:10:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-02 14:27:13.418018
• Title: Dense Reward for Free in Reinforcement Learning from Human Feedback
• Title（参考訳）: 人からのフィードバックから自由強化学習のための高密度報酬
• Authors: Alex J. Chan, Hao Sun, Samuel Holt, Mihaela van der Schaar
• Abstract要約: 我々は報酬モデルが単にスカラー出力よりも多くの情報を含んでいるという事実を活用している。 私たちは、これらの注意重みを使って、完了全体に沿って報酬を再分配します。 経験的に、トレーニングを安定化し、学習速度を加速し、実際は、より良い局所最適性をもたらす可能性があることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.92448888346125
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) has been credited as the key advance that has allowed Large Language Models (LLMs) to effectively follow instructions and produce useful assistance. Classically, this involves generating completions from the LLM in response to a query before using a separate reward model to assign a score to the full completion. As an auto-regressive process, the LLM has to take many "actions" (selecting individual tokens) and only receives a single, sparse reward at the end of an episode, a setup that is known to be difficult to optimise in traditional reinforcement learning. In this work we leverage the fact that the reward model contains more information than just its scalar output, in particular, it calculates an attention map over tokens as part of the transformer architecture. We use these attention weights to redistribute the reward along the whole completion, effectively densifying the signal and highlighting the most important tokens, all without incurring extra computational cost or requiring any additional modelling. We demonstrate that, theoretically, this approach is equivalent to potential-based reward shaping, ensuring that the optimal policy remains unchanged. Empirically, we show that it stabilises training, accelerates the rate of learning, and, in practical cases, may lead to better local optima.
• Abstract（参考訳）: Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) は、Large Language Models (LLM) が効果的に指示に従うことを許し、有用な補助を提供するための重要な進歩として評価されている。 古典的には、これはクエリに応答してLLMから完了を生成し、別の報酬モデルを使用して完全な完了にスコアを割り当てる。 自己回帰のプロセスとして、LSMは多くの「アクション」(個々のトークンを選択する)を取らなければならず、エピソードの最後には1つのまばらな報酬しか受け取らない。 本研究では,報酬モデルが単にスカラー出力よりも多くの情報を含むという事実を活用し,特にトランスフォーマーアーキテクチャの一部としてトークン上の注意マップを算出する。 我々は、これらの注意重みを使って、完了全体に沿って報酬を再分配し、シグナルを効果的に密度化し、最も重要なトークンを強調します。 理論的には、このアプローチはポテンシャルに基づく報酬形成と等価であり、最適なポリシーが不変であることを保証する。 経験的に、トレーニングを安定化し、学習速度を加速し、実際は、より良い局所最適性をもたらす可能性があることを示す。

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