論文の概要: Active Preference Learning for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08114v1
• Date: Mon, 12 Feb 2024 23:09:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-14 17:04:39.915214
• Title: Active Preference Learning for Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルのためのアクティブな選好学習
• Authors: William Muldrew, Peter Hayes, Mingtian Zhang, David Barber
• Abstract要約: 我々は、好みラベルをよりよく活用するために、DPOのアクティブな学習戦略を開発する。 本稿では,言語モデルの予測エントロピーに基づく,プロンプト/コンプリートペアの実用的な獲得関数を提案する。 提案手法は,ペアの選好データに基づく微調整の学習率と最終性能の両方を改善する方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.211063836237468
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As large language models (LLMs) become more capable, fine-tuning techniques for aligning with human intent are increasingly important. A key consideration for aligning these models is how to most effectively use human resources, or model resources in the case where LLMs themselves are used as oracles. Reinforcement learning from Human or AI preferences (RLHF/RLAIF) is the most prominent example of such a technique, but is complex and often unstable. Direct Preference Optimization (DPO) has recently been proposed as a simpler and more stable alternative. In this work, we develop an active learning strategy for DPO to make better use of preference labels. We propose a practical acquisition function for prompt/completion pairs based on the predictive entropy of the language model and a measure of certainty of the implicit preference model optimized by DPO. We demonstrate how our approach improves both the rate of learning and final performance of fine-tuning on pairwise preference data.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)がより有能になるにつれて、人間の意図に合わせるための微調整技術がますます重要になっている。 これらのモデルを調整する上で重要な考慮事項は、LLM自体をオーラクルとして使用する場合、人的資源を効果的に利用する方法、あるいはモデルリソースを使用する方法である。 人間やAIの好みからの強化学習(RLHF/RLAIF)はそのようなテクニックの最も顕著な例であるが、複雑で不安定であることが多い。 direct preference optimization (dpo) は、最近よりシンプルでより安定した代替案として提案されている。 そこで本研究では, DPO の実践的学習戦略を開発し, 嗜好ラベルをよりよく活用する。 本稿では,言語モデルの予測エントロピーとdpo最適化による暗黙的選好モデルの確実性の測定に基づいて,プロンプト/コンプリートペアの実用的獲得関数を提案する。 提案手法は,ペアの選好データに基づく微調整の学習率と最終性能の両方を改善する方法を示す。

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