論文の概要: Policy Improvement using Language Feedback Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07876v5
• Date: Sun, 29 Sep 2024 02:58:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 22:01:58.347970
• Title: Policy Improvement using Language Feedback Models
• Title（参考訳）: 言語フィードバックモデルを用いた政策改善
• Authors: Victor Zhong, Dipendra Misra, Xingdi Yuan, Marc-Alexandre Côté,
• Abstract要約: 本稿では, 言語フィードバックモデル (LFM) を導入し, 模擬学習に望ましい行動を特定する。 LFMを訓練するために,言語記述に適応した視覚的軌跡について,Large Language Models (LLMs) からフィードバックを得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.65264973361761
• License:
• Abstract: We introduce Language Feedback Models (LFMs) that identify desirable behaviour - actions that help achieve tasks specified in the instruction - for imitation learning in instruction following. To train LFMs, we obtain feedback from Large Language Models (LLMs) on visual trajectories verbalized to language descriptions. First, by using LFMs to identify desirable behaviour to imitate, we improve in task-completion rate over strong behavioural cloning baselines on three distinct language grounding environments (Touchdown, ScienceWorld, and ALFWorld). Second, LFMs outperform using LLMs as experts to directly predict actions, when controlling for the number of LLM output tokens. Third, LFMs generalize to unseen environments, improving task-completion rate by 3.5-12.0% through one round of adaptation. Finally, LFM can be modified to provide human-interpretable feedback without performance loss, allowing human verification of desirable behaviour for imitation learning.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,言語フィードバックモデル (LFM) を導入し,指示文で指定されたタスクを遂行する上で望ましい行動,すなわち指示文の模倣学習を支援する。 LFMを訓練するために,言語記述に適応した視覚的軌跡について,Large Language Models (LLMs) からフィードバックを得た。 まず, 3つの異なる言語基盤環境(タッチダウン, サイエンスワールド, ALFWorld)において, LFMを用いて望ましい行動を特定することにより, 強力な行動クローニングベースラインよりもタスク補完率を向上させる。 第2に、LPMの出力トークン数を制御する場合、LSMを専門家として使用して、アクションを直接予測する。 第3に、LFMは未確認環境に一般化し、1ラウンドの適応によりタスク完了率を3.5-12.0%向上させる。 最後に、LCMは人間の解釈可能なフィードバックを性能損失なく提供し、模倣学習に望ましい行動の人間による検証を可能にする。

関連論文リスト

• Sequence to Sequence Reward Modeling: Improving RLHF by Language Feedback [8.601283886845664]
  人間のフィードバック(RLHF)からの強化学習は、大規模言語モデル(LLM)と人間の意図と価値を一致させる。 その効果と人気にもかかわらず、RLHFは局所最適化に偏っている。 本稿では,新しいテキストシーケンス・ツー・シーケンス(seq2seq)報酬モデリング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-30T16:14:35Z)
• CoMMIT: Coordinated Instruction Tuning for Multimodal Large Language Models [68.64605538559312]
  本稿では,MLLM命令のチューニングを理論的・経験的両面から解析する。 そこで本研究では,学習バランスを定量的に評価する尺度を提案する。 さらに,MLLMの生成分布の更新を促進する補助的損失正規化手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-29T23:18:55Z)
• LLMRefine: Pinpointing and Refining Large Language Models via Fine-Grained Actionable Feedback [65.84061725174269]
  最近の大規模言語モデル(LLM)は、世代品質を改善するために人間のフィードバックを活用している。 LLMの出力を最適化する推論時間最適化手法であるLLMRefineを提案する。 機械翻訳、長文質問応答(QA)、話題要約を含む3つのテキスト生成タスクについて実験を行った。 LLMRefineは、すべてのベースラインアプローチを一貫して上回り、翻訳タスクの1.7 MetricXポイント、ASQAの8.1 ROUGE-L、トピックの要約の2.2 ROUGE-Lの改善を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-15T19:52:11Z)
• Tailoring Personality Traits in Large Language Models via Unsupervisedly-Built Personalized Lexicons [42.66142331217763]
  人格は人間の表現パターンを形成する上で重要な役割を果たしている。 従来の手法は、特定のコーパス上の細調整された大規模言語モデル(LLM)に依存していた。 我々は,人格特性を操作するために,Unsupervisedly-Built Personal lexicon (UBPL) をプラガブルな方法で採用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-25T12:16:33Z)
• From Language Modeling to Instruction Following: Understanding the Behavior Shift in LLMs after Instruction Tuning [63.63840740526497]
  そこで本研究では,本質的な変化に着目した事前学習モデルの調整方法について検討する。 次に、事前訓練されたモデルと命令調整されたモデルから導かれた説明を比較することで、命令チューニングの影響について研究する。 この結果から,指導指導の3つの重要な影響が明らかになった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-30T21:16:05Z)
• MINT: Evaluating LLMs in Multi-turn Interaction with Tools and Language Feedback [78.60644407028022]
  我々は,大規模言語モデルのマルチターンインタラクションによる課題解決能力を評価するベンチマークであるMINTを紹介する。 LLMは一般的に、ツールと言語フィードバックの恩恵を受けます。 LLMの評価、教師あり指導ファインタニング(SIFT)、人間からのフィードバックからの強化学習(RLHF)は、一般的にマルチターン能力を損なう。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-19T15:25:42Z)
• Training Language Models with Language Feedback at Scale [50.70091340506957]
  我々は、より情報的な言語フィードバックを利用する新しいアプローチであるLanguage Feedback (ILF)から学習を導入する。 ILFは3つのステップから成り、まず言語モデルを入力に条件付けし、最初のLM出力を出力し、改善を生成する。 理論的には、ILFは人間からのフィードバックによる強化学習と同様、ベイズ推論とみなすことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-28T17:04:15Z)
• Improving Code Generation by Training with Natural Language Feedback [69.52985513422381]
  自然言語フィードバックから学習するアルゴリズムを訓練時に形式化し、それをILF(Language Feedback)と呼ぶ。 ILFはトレーニング中に少量の人間によるフィードバックしか必要とせず、テスト時に同じフィードバックを必要としないため、ユーザフレンドリでサンプル効率がよい。 Instly Basic Python Problems (MBPP)ベンチマークでは、ICFを使用してCodegen-Mono 6.1Bモデルのpass@1レートを38%改善しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-28T16:15:31Z)

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。