論文の概要: Mitigating Reward Hacking via Information-Theoretic Reward Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09345v2
• Date: Thu, 15 Feb 2024 09:21:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-16 12:06:30.896806
• Title: Mitigating Reward Hacking via Information-Theoretic Reward Modeling
• Title（参考訳）: 情報理論リワードモデリングによるリワードハッキングの軽減
• Authors: Yuchun Miao, Sen Zhang, Liang Ding, Rong Bao, Lefei Zhang, Dacheng Tao
• Abstract要約: 本稿では,報酬モデリングのための汎用的で堅牢なフレームワークであるInfoRMを提案する。 我々は,潜伏空間における過最適化と外れ値の相関を同定し,報酬過最適化を検出するための有望なツールとしてInfoRMを確立した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.26019860948114
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite the success of reinforcement learning from human feedback (RLHF) in aligning language models with human values, reward hacking, also termed reward overoptimization, remains a critical challenge, which primarily stems from limitations in reward modeling, i.e., generalizability of the reward model and inconsistency in the preference dataset. In this work, we tackle this problem from an information theoretic-perspective, and propose a generalizable and robust framework for reward modeling, namely InfoRM, by introducing a variational information bottleneck objective to filter out irrelevant information and developing a mechanism for model complexity modulation. Notably, we further identify a correlation between overoptimization and outliers in the latent space, establishing InfoRM as a promising tool for detecting reward overoptimization. Inspired by this finding, we propose the Integrated Cluster Deviation Score (ICDS), which quantifies deviations in the latent space, as an indicator of reward overoptimization to facilitate the development of online mitigation strategies. Extensive experiments on a wide range of settings and model scales (70M, 440M, 1.4B, and 7B) support the effectiveness of InfoRM. Further analyses reveal that InfoRM's overoptimization detection mechanism is effective, potentially signifying a notable advancement in the field of RLHF. Code will be released upon acceptance.
• Abstract（参考訳）: 人的フィードバック(rlhf)からの強化学習が言語モデルと人間の価値の整合に成功しても、報酬ハッキングは報酬過剰最適化(reward overoptimization)とも呼ばれ、主に報酬モデリングの制限、すなわち報酬モデルの一般化可能性と選好データセットの一貫性の欠如に起因する重要な課題である。 そこで本研究では,情報理論のパースペクティブからこの問題に取り組み,無関係な情報をフィルタリングし,モデル複雑性変調のメカニズムを開発するための変分的情報ボトルネック目標を導入することで,報奨モデリングの一般化とロバストな枠組みを提案する。 特に,潜伏空間における過最適化と外れ値の相関関係を更に同定し,報酬過最適化を検出するための有望なツールとしてInfoRMを確立した。 この発見にインスパイアされたICDS(Integrated Cluster Deviation Score)は,オンライン緩和戦略の開発を促進するための報酬過度最適化の指標として,潜在空間における偏差を定量化する。 幅広い設定とモデルスケール(70M, 440M, 1.4B, 7B)に関する大規模な実験はInfoRMの有効性を支持する。 さらに分析した結果,InfoRMの過度な最適化検出機構が有効であることが判明した。 コードは受理時にリリースされる。

関連論文リスト

• Context Awareness Gate For Retrieval Augmented Generation [2.749898166276854]
  Retrieval Augmented Generation (RAG) は、大規模言語モデル(LLM)の限界を軽減し、ドメイン固有の質問に答える手段として広く採用されている。 これまでの研究は主に、取得したデータチャンクの精度と品質を改善し、生成パイプライン全体のパフォーマンスを向上させることに重点を置いてきた。 オープンドメイン質問応答における無関係情報検索の効果について検討し,LLM出力の品質に対する顕著な有害な影響を明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-25T06:48:38Z)
• Self-supervised Preference Optimization: Enhance Your Language Model with Preference Degree Awareness [27.43137305486112]
  本稿では,自己監督的選好度損失とアライメント損失を組み合わせた自己監督的選好度損失を構成する,新しい自己監督的選好最適化(SPO)フレームワークを提案する。 その結果,SPOを既存の好み最適化手法とシームレスに統合し,最先端性能を実現することができた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-26T12:37:26Z)
• Self-Evolutionary Large Language Models through Uncertainty-Enhanced Preference Optimization [9.618391485742968]
  反復的選好最適化は、最近、大規模言語モデル(LLM)のデファクトトレーニングパラダイムの1つになっている。 我々は、信頼性の高いフィードバックでLLMを自己進化させる不確実性のあるtextbfPreference textbfOptimizationフレームワークを提案する。 筆者らのフレームワークは,ノイズ問題を大幅に軽減し,反復的選好最適化の性能を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-17T14:05:58Z)
• Semi-Supervised Reward Modeling via Iterative Self-Training [52.48668920483908]
  本稿では,未ラベルデータを用いたRMトレーニングを強化する手法であるSemi-Supervised Reward Modeling (SSRM)を提案する。 SSRMは、追加のラベリングコストを発生させることなく、報酬モデルを大幅に改善することを示した。 全体として、SSRMは、人間が注釈付けした大量のデータへの依存を大幅に減らし、効果的な報酬モデルのトレーニングに要する全体的なコストと時間を削減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-10T22:57:58Z)
• Knowledge Graph Enhanced Retrieval-Augmented Generation for Failure Mode and Effects Analysis [1.8849131083278732]
  フェールモードとエフェクト分析(FMEA)は、潜在的な障害を緩和するための重要なツールである。 大規模言語モデル(LLM)は、FMEAコンテキスト内での推論のためにカスタムデータセットを微調整するための新しい見通しを提供する。 Retrieval-augmented Generation (RAG) アプローチはこのギャップを埋めることを目指している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-26T07:02:49Z)
• Self-Exploring Language Models: Active Preference Elicitation for Online Alignment [88.56809269990625]
  本研究では, 分布域外領域を積極的に探索するために, 潜在的に高次応答に対して楽観的に偏りを呈する2段階的客観性を提案する。 実験の結果,Zephyr-7B-SFTとLlama-3-8B-Instructモデルで微調整した場合,SELM(Self-Exploring Language Models)は命令追従ベンチマークの性能を大幅に向上させることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-29T17:59:07Z)
• Secrets of RLHF in Large Language Models Part II: Reward Modeling [134.97964938009588]
  本稿では,データセットにおける不正確で曖昧な嗜好の影響を軽減するために,一連の新しい手法を紹介する。 また、選択された応答と拒否された応答を区別する報酬モデルの有用性を高めるために、対照的な学習を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-11T17:56:59Z)
• REBEL: A Regularization-Based Solution for Reward Overoptimization in Robotic Reinforcement Learning from Human Feedback [61.54791065013767]
  報酬関数とユーザの意図、価値観、社会的規範の相違は、現実世界で破滅的なものになる可能性がある。 人間の嗜好から報酬関数を学習することで、このミスアライメント作業を軽減するための現在の方法。 本稿では,ロボットRLHFフレームワークにおける報酬正規化の新たな概念を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-22T04:56:37Z)
• Augmenting Unsupervised Reinforcement Learning with Self-Reference [63.68018737038331]
  人間は、新しいタスクを学ぶ際に、過去の経験を明確に表現する能力を持っている。 本稿では,歴史情報を活用するためのアドオンモジュールとして,自己参照(SR)アプローチを提案する。 提案手法は,非教師付き強化学習ベンチマークにおけるIQM(Interquartile Mean)性能と最適ギャップ削減の両面から,最先端の成果を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-16T09:07:34Z)

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。