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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09345v3
• Date: Fri, 16 Feb 2024 07:48:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-19 12:38:46.556426
• 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。

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