論文の概要: Generalized Preference Optimization: A Unified Approach to Offline Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05749v1
• Date: Thu, 8 Feb 2024 15:33:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-09 14:28:48.261598
• Title: Generalized Preference Optimization: A Unified Approach to Offline Alignment
• Title（参考訳）: 一般選好最適化:オフラインアライメントへの統一アプローチ
• Authors: Yunhao Tang, Zhaohan Daniel Guo, Zeyu Zheng, Daniele Calandriello, R\'emi Munos, Mark Rowland, Pierre Harvey Richemond, Michal Valko, Bernardo \'Avila Pires, Bilal Piot
• Abstract要約: 本稿では,一般的な凸関数のクラスによってパラメータ化されるオフライン損失の族である一般化された選好最適化(GPO)を提案する。 GPOは、DPO、IPO、SLiCといった既存のアルゴリズムを特別なケースとして含む、優先最適化に関する統一的なビューを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.348145099950045
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Offline preference optimization allows fine-tuning large models directly from offline data, and has proved effective in recent alignment practices. We propose generalized preference optimization (GPO), a family of offline losses parameterized by a general class of convex functions. GPO enables a unified view over preference optimization, encompassing existing algorithms such as DPO, IPO and SLiC as special cases, while naturally introducing new variants. The GPO framework also sheds light on how offline algorithms enforce regularization, through the design of the convex function that defines the loss. Our analysis and experiments reveal the connections and subtle differences between the offline regularization and the KL divergence regularization intended by the canonical RLHF formulation. In all, our results present new algorithmic toolkits and empirical insights to alignment practitioners.
• Abstract（参考訳）: オフライン優先最適化により、オフラインデータから直接大規模なモデルを微調整することが可能となり、最近のアライメントプラクティスで有効であることが証明された。 凸関数の一般クラスによってパラメータ化されるオフライン損失の族である一般化優先最適化(GPO)を提案する。 GPOは、DPO、IPO、SLiCといった既存のアルゴリズムを特別なケースとして含みながら、優先最適化に関する統一的なビューを可能にします。 gpoフレームワークはまた、損失を定義する凸関数の設計を通じて、オフラインアルゴリズムがレギュライゼーションを強制する方法にも光を当てている。 解析および実験により、正準RLHFの定式化を意図したオフライン正則化とKL分散正則化の関連性および微妙な相違が明らかとなった。 以上の結果から,新たなアルゴリズムツールキットと経験的洞察が得られた。

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