論文の概要: Personalized Language Modeling from Personalized Human Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05133v1
• Date: Tue, 6 Feb 2024 04:18:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-09 17:55:36.155888
• Title: Personalized Language Modeling from Personalized Human Feedback
• Title（参考訳）: パーソナライズされた人間のフィードバックからのパーソナライズド言語モデリング
• Authors: Xinyu Li, Zachary C. Lipton, Liu Leqi
• Abstract要約: 個人化された人間のフィードバックから学習するタスクを紹介し、この文脈でバニラRLHFが問題となる理由を説明する。 本稿では,ユーザモデルと言語(あるいは報酬)モデルを共同で学習する必要がある一般パーソナライズ-RLHFフレームワークを提案する。 提案手法の有効性を実証するために,注釈付き好みと注釈付き情報を用いた実世界のテキスト要約データを用いて検証を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.458647587228185
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) is the current dominating framework to fine-tune large language models to better align with human preferences. However, the underlying premise of algorithms developed under this framework can be problematic when user preferences encoded in human feedback are diverse. In this work, we aim to address this problem by developing methods for building personalized language models. We first formally introduce the task of learning from personalized human feedback and explain why vanilla RLHF can be problematic in this context. We then propose a general Personalized-RLHF (P-RLHF) framework, which requires one to jointly learn a user model and a language (or reward) model. The user model takes in user information and outputs user representations. Its structure encodes our assumptions about user preferences underlying the feedback data. We develop new learning objectives for personalized reward modeling and personalized Direct Preference Optimization. To demonstrate the efficacy of our method, we test it on real-world text summarization data with annotated preferences and annotator information. We fine-tune GPT-J 6B to obtain personalized language (and reward) models, which outperform non-personalized models in terms of aligning with individual preferences.
• Abstract（参考訳）: Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) は、人間の好みに合わせて大きな言語モデルを微調整する、現在の支配的なフレームワークである。 しかし、このフレームワークで開発されたアルゴリズムの前提は、人間のフィードバックに符号化されたユーザの好みが多様である場合に問題となる。 本研究では,パーソナライズされた言語モデルを構築する手法の開発により,この問題に対処しようとする。 まず、個人化されたフィードバックから学習するタスクを正式に紹介し、なぜバニラRLHFが問題となるのかを説明する。 次に、ユーザモデルと言語(あるいは報酬)モデルを共同で学習する必要がある一般パーソナライズ-RLHF(P-RLHF)フレームワークを提案する。 ユーザモデルはユーザ情報を取り込み、ユーザ表現を出力する。 その構造は、フィードバックデータに基づくユーザの好みに関する仮定をエンコードします。 我々はパーソナライズされた報酬モデリングとパーソナライズされた直接選好最適化のための新しい学習目標を開発した。 本手法の有効性を示すために,アノテーション付き選好情報と注釈情報を用いた実世界のテキスト要約データを用いてテストを行った。 GPT-J 6Bを微調整してパーソナライズされた言語(と報酬)モデルを得る。

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