論文の概要: A Theoretical Framework for Partially Observed Reward-States in RLHF

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03282v2
• Date: Mon, 27 May 2024 17:20:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 07:34:54.475039
• Title: A Theoretical Framework for Partially Observed Reward-States in RLHF
• Title（参考訳）: RLHFにおける部分的に観測された逆状態の理論的枠組み
• Authors: Chinmaya Kausik, Mirco Mutti, Aldo Pacchiano, Ambuj Tewari,
• Abstract要約: 部分的に観察された報酬状態(PORRL)を用いた強化学習のモデル化 フィードバックは2種類あり、$-$ cardinal と dueling の2種類があります。 両方のフィードバック設定において、我々のモデルと保証が既存のモデルを一般化し拡張することを示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.41038579993645
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The growing deployment of reinforcement learning from human feedback (RLHF) calls for a deeper theoretical investigation of its underlying models. The prevalent models of RLHF do not account for neuroscience-backed, partially-observed "internal states" that can affect human feedback, nor do they accommodate intermediate feedback during an interaction. Both of these can be instrumental in speeding up learning and improving alignment. To address these limitations, we model RLHF as reinforcement learning with partially observed reward-states (PORRL). We accommodate two kinds of feedback $-$ cardinal and dueling feedback. We first demonstrate that PORRL subsumes a wide class of RL problems, including traditional RL, RLHF, and reward machines. For cardinal feedback, we present two model-based methods (POR-UCRL, POR-UCBVI). We give both cardinal regret and sample complexity guarantees for the methods, showing that they improve over naive history-summarization. We then discuss the benefits of a model-free method like GOLF with naive history-summarization in settings with recursive internal states and dense intermediate feedback. For this purpose, we define a new history aware version of the Bellman-eluder dimension and give a new guarantee for GOLF in our setting, which can be exponentially sharper in illustrative examples. For dueling feedback, we show that a naive reduction to cardinal feedback fails to achieve sublinear dueling regret. We then present the first explicit reduction that converts guarantees for cardinal regret to dueling regret. In both feedback settings, we show that our models and guarantees generalize and extend existing ones.
• Abstract（参考訳）: 人的フィードバック(RLHF)からの強化学習の展開は、その基盤となるモデルに関するより深い理論的研究を求めている。 RLHFの一般的なモデルは、人間のフィードバックに影響を及ぼす可能性のある神経科学に支えられた、部分的に観察された「内部状態」や、相互作用中に中間的なフィードバックを許容するものではない。 どちらも、学習のスピードアップとアライメントの改善に役立ちます。 これらの制約に対処するために、RLHFを部分的に観察された報酬状態(PORRL)を用いた強化学習としてモデル化する。 フィードバックは2種類あり、$-$ cardinal と dueling の2種類があります。 まず、PORRLは従来のRL、RLHF、報酬機など、幅広いRL問題を仮定することを示した。 本稿では,2つのモデルベース手法(POR-UCRL,POR-UCBVI)を提案する。 本手法では, 基本的後悔と標本的複雑性の両方を保証し, 生来の履歴の要約よりも改善されていることを示す。 次に,再帰的な内部状態と高密度な中間フィードバックを持つ設定において,GOLFのようなモデル不要な手法が生み出す利点について論じる。 この目的のために、ベルマン・エルダー次元の新しい履歴認識バージョンを定義し、我々の設定においてGOLFに対する新しい保証を与える。 デュエルフィードバックでは, 基本フィードバックに対する素早い削減は, サブリニア・デュエルの後悔を達成できないことを示す。 次に、最初の明示的な削減を行い、後悔を和らげることによる後悔の保証を変換する。 両方のフィードバック設定において、我々のモデルと保証が既存のモデルを一般化し拡張することを示します。

関連論文リスト

• ARES: Alternating Reinforcement Learning and Supervised Fine-Tuning for Enhanced Multi-Modal Chain-of-Thought Reasoning Through Diverse AI Feedback [13.154512864498912]
  強化学習(RL)と教師付きファインチューニング(SFT)を交互に行う2段階アルゴリズムARESを提案する。 第一に、我々は教師に、各文が問題の解決にどれだけ貢献するかを、CoT(Chain-of-Thought)で得点するように要求する。 次に,教師にRL後の誤った推論の修正を依頼する。補正フィードバックにより,SFTによるRL微調整モデルを安定化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-25T07:20:11Z)
• Beyond Thumbs Up/Down: Untangling Challenges of Fine-Grained Feedback for Text-to-Image Generation [67.88747330066049]
  きめ細かいフィードバックは、画像の品質と迅速な調整におけるニュアンスドの区別を捉えます。 粗いフィードバックに対する優位性を示すことは、自動ではないことを示す。 きめ細かいフィードバックを抽出し活用する上で重要な課題を特定します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-24T17:19:34Z)
• The N+ Implementation Details of RLHF with PPO: A Case Study on TL;DR Summarization [8.911768677958753]
  この研究は、OpenAIのセミナルTL;DR要約作業で報告された人間のフィードバックスケーリング行動から強化学習をオープンに再現した最初のものである。 我々は、ゼロからRLHFパイプラインを作成し、20以上の重要な実装の詳細を列挙し、再現の間に重要な洞察を共有します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-24T02:59:27Z)
• Unfamiliar Finetuning Examples Control How Language Models Hallucinate [75.03210107477157]
  大規模な言語モデルは、馴染みのないクエリに直面した時に幻覚化することが知られている。 モデルの微調整データの見慣れない例は、これらのエラーを形作るのに不可欠である。 本研究は,RLファインタニング戦略をさらに研究し,長大なモデル生成の現実性を改善することを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-08T18:28:13Z)
• Iterative Data Smoothing: Mitigating Reward Overfitting and Overoptimization in RLHF [79.98542868281471]
  強化学習(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF)は、言語モデルを人間中心の値と密接に整合させる手法である。 学習した報奨モデルに対して過度に最適化すると、最終的には真の目的が損なわれることが観察された。 本稿では、これらの問題を考察し、「Iterative Data Smoothing」(IDS)と呼ばれる改良された報酬学習アルゴリズムの設計に理論的知見を活用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-29T17:43:42Z)
• Secrets of RLHF in Large Language Models Part II: Reward Modeling [134.97964938009588]
  本稿では,データセットにおける不正確で曖昧な嗜好の影響を軽減するために,一連の新しい手法を紹介する。 また、選択された応答と拒否された応答を区別する報酬モデルの有用性を高めるために、対照的な学習を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-11T17:56:59Z)
• The Alignment Ceiling: Objective Mismatch in Reinforcement Learning from Human Feedback [5.037876196534672]
  人間のフィードバックからの強化学習(RLHF)は、複雑な環境で大きな言語モデル(LLM)をより有効にするための強力な技術として登場した。 本稿では,本問題の原因を概説し,モデルに基づく強化学習から関連する文献をレビューし,解決策について議論する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-31T21:52:41Z)
• SuperHF: Supervised Iterative Learning from Human Feedback [20.22920163075946]
  我々は,大規模言語モデル,Supervised Fine-Tuning (SFT) とReinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) の2つの一般的な手法に着目した。 両手法の強みを生かした新しい手法であるSupervised Iterative Learning from Human Feedback (SuperHF)を提案する。 実験の結果,SuperHF は PPO ベースの RLHF を超え,高い報酬を低報酬ハッキングで容易にかつ好意的に取り除き,下流校正を改善し,GPT-4 ベースの定性評価スキームでも同様に実施し,実装は極めて簡単であった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-25T16:52:00Z)
• A Long Way to Go: Investigating Length Correlations in RLHF [59.49656695716066]
  本稿では, 応答長の最適化がRLHFの重要な要因であることを示す。 報酬の改善は、他の機能ではなく、レスポンス長の増加によって大きく引き起こされると思います。 純粋に長さベースの報酬でさえ、教師付き微調整モデルよりも下流のRLHFの改善を再現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-05T17:38:28Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。