論文の概要: ODIN: Disentangled Reward Mitigates Hacking in RLHF

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07319v1
• Date: Sun, 11 Feb 2024 22:40:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-13 16:21:16.811892
• Title: ODIN: Disentangled Reward Mitigates Hacking in RLHF
• Title（参考訳）: ODIN:RLHFのハッキングを軽減
• Authors: Lichang Chen, Chen Zhu, Davit Soselia, Jiuhai Chen, Tianyi Zhou, Tom Goldstein, Heng Huang, Mohammad Shoeybi, Bryan Catanzaro
• Abstract要約: 本稿では,人間からの強化学習に現れる課題である,応答長に基づく報酬ハッキングの課題について検討する。 LLMからの十分に整形された冗長な応答は、高いスコアを得るためにLLMや人間の評価者を騙すことがしばしばある。 提案手法は, 報酬と長さの相関をほぼ排除し, 得られた政策を有意なマージンで改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 127.35607931337019
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we study the issue of reward hacking on the response length, a challenge emerging in Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) on LLMs. A well-formatted, verbose but less helpful response from the LLMs can often deceive LLMs or even human evaluators to achieve high scores. The same issue also holds for some reward models in RL. To address the challenges in both training and evaluation, we establish a more reliable evaluation protocol for comparing different training configurations, which inspects the trade-off between LLM evaluation score and response length obtained by varying training hyperparameters. Based on this evaluation, we conduct large-scale studies, where the results shed insights into the efficacy of hyperparameters and tricks used in RL on mitigating length bias. We further propose to improve the reward model by jointly training two linear heads on shared feature representations to predict the rewards, one trained to correlate with length, and the other trained to decorrelate with length and therefore focus more on the actual content. We then discard the length head in RL to prevent reward hacking on length. Experiments demonstrate that our approach almost eliminates the reward correlation with length, and improves the obtained policy by a significant margin.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,LLM上での強化学習(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF)の課題である,応答長に対する報酬ハックの問題について検討する。 LLMからの十分に整形された冗長な応答は、高いスコアを得るためにLLMや人間の評価者を騙すことがしばしばある。 同じ問題は、RLのいくつかの報酬モデルにも当てはまる。 トレーニングと評価の両面での課題に対処するため、異なるトレーニング構成を比較するための信頼性の高い評価プロトコルを確立し、LLM評価スコアと各種トレーニングハイパーパラメータによる応答長とのトレードオフを検査する。 この評価に基づいて,超パラメータの有効性とrlにおける長手バイアスの軽減効果を考察する大規模研究を行った。 さらに,共有特徴表現に対する2つのリニアヘッドを共同で訓練し,報酬を予測し,一方は長さと相関し,もう一方は長さで区切りを訓練し,他方は実際のコンテンツに集中することで報酬モデルを改善することを提案する。 次に、長さヘッドをRLに捨てて、報酬のハッキングを防ぐ。 実験により,提案手法は報酬と長さの相関をほぼ排除し,得られた政策をかなりのマージンで改善することを示した。

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