論文の概要: Noise Contrastive Alignment of Language Models with Explicit Rewards

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05369v1
• Date: Thu, 8 Feb 2024 02:58:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-09 16:58:34.371361
• Title: Noise Contrastive Alignment of Language Models with Explicit Rewards
• Title（参考訳）: 明示的後退を伴う言語モデルの雑音コントラストアライメント
• Authors: Huayu Chen, Guande He, Hang Su, Jun Zhu
• Abstract要約: 我々は、NCEを利用して、スカラー評価で明示的に注釈付けされた報酬データセットを扱う際のギャップを埋める、LMアライメントのための一般的なフレームワークを提案する。 我々のフレームワークは2つの並列アルゴリズム、NAAとInfoNCAで構成されており、どちらも報酬データと嗜好データからLMポリシーを直接抽出することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.594547434940033
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: User intentions are typically formalized as evaluation rewards to be maximized when fine-tuning language models (LMs). Existing alignment methods, such as Direct Preference Optimization (DPO), are mainly tailored for pairwise preference data where rewards are implicitly defined rather than explicitly given. In this paper, we introduce a general framework for LM alignment, leveraging Noise Contrastive Estimation (NCE) to bridge the gap in handling reward datasets explicitly annotated with scalar evaluations. Our framework comprises two parallel algorithms, NCA and InfoNCA, both enabling the direct extraction of an LM policy from reward data as well as preference data. Notably, we show that the DPO loss is a special case of our proposed InfoNCA objective under pairwise preference settings, thereby integrating and extending current alignment theories. By contrasting NCA and InfoNCA, we show that InfoNCA and DPO adjust relative likelihood across different responses to a single instruction, while NCA optimizes absolute likelihood for each response. We apply our methods to align a 7B language model with a GPT-4 annotated reward dataset. Experimental results suggest that InfoNCA surpasses the DPO baseline in GPT-4 evaluations, while NCA enjoys better training stability with competitive performance.
• Abstract（参考訳）: ユーザの意図は通常、最適化言語モデル(lms)によって最大化される評価報酬として形式化される。 直接選好最適化(DPO)のような既存のアライメント手法は主に、報酬が明示的に与えられるのではなく暗黙的に定義されるペアワイズ選好データに向いている。 本稿では,スカラー評価で明示的にアノテートされた報酬データセットの処理におけるギャップを埋めるために,ノイズコントラスト推定(nce)を利用したlmアライメントの汎用フレームワークを提案する。 我々のフレームワークは2つの並列アルゴリズム、NAAとInfoNCAで構成されており、どちらも報酬データと嗜好データからLMポリシーを直接抽出することができる。 特に、DPO損失はペアの選好条件下でのInfoNCA目標の特別な場合であり、現在のアライメント理論の統合と拡張であることを示す。 NCA と InfoNCA とは対照的に, InfoNCA と DPO は1つの命令に対して異なる応答に対して相対的確率を調整し, NCA は各応答に対して絶対絶対確率を最適化する。 我々は7b言語モデルをgpt-4アノテート報酬データセットと整合させる手法を適用した。 実験の結果, InfoNCAはGPT-4評価においてDPOベースラインを超え, NCAは優れたトレーニング安定性と競争性能を享受していることがわかった。

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