論文の概要: RS-DPO: A Hybrid Rejection Sampling and Direct Preference Optimization Method for Alignment of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10038v1
• Date: Thu, 15 Feb 2024 16:00:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-16 14:58:25.339157
• Title: RS-DPO: A Hybrid Rejection Sampling and Direct Preference Optimization Method for Alignment of Large Language Models
• Title（参考訳）: rs-dpo:大規模言語モデルのアライメントのためのハイブリッドリジェクションサンプリングおよび直接選好最適化手法
• Authors: Saeed Khaki, JinJin Li, Lan Ma, Liu Yang, Prathap Ramachandra
• Abstract要約: 人間のフィードバックからの強化学習(RLHF)は、大きな言語モデルとユーザの意図を結びつけるために広く採用されている。 DPOは、ポリシーモデルではなく、人間のアノテーションと代替LDMから生成される対照的な反応に依存している。 本稿では,サンプリングリジェクション(RS)とDPOを体系的に組み合わせることで,両課題に対処する。 提案手法は,資源環境が制限されたLLMを効果的に微調整し,ユーザ意図との整合性を向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.134117126995694
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reinforcement learning from human feedback (RLHF) has been extensively employed to align large language models with user intent. However, proximal policy optimization (PPO) based RLHF is occasionally unstable requiring significant hyperparameter finetuning, and computationally expensive to maximize the estimated reward during alignment. Recently, direct preference optimization (DPO) is proposed to address those challenges. However, DPO relies on contrastive responses generated from human annotator and alternative LLM, instead of the policy model, limiting the effectiveness of the RLHF. In this paper, we addresses both challenges by systematically combining rejection sampling (RS) and DPO. Our proposed method, RS-DPO, initiates with the development of a supervised fine-tuned policy model (SFT). A varied set of k responses per prompt are sampled directly from the SFT model. RS-DPO identifies pairs of contrastive samples based on their reward distribution. Finally, we apply DPO with the contrastive samples to align the model to human preference. Our experiments indicate that our proposed method effectively fine-tunes LLMs with limited resource environments, leading to improved alignment with user intent. Furthermore, it outperforms existing methods, including RS, PPO, and DPO.
• Abstract（参考訳）: 人間のフィードバックからの強化学習(RLHF)は、大きな言語モデルとユーザの意図を結びつけるために広く利用されている。 しかし、PPOに基づくRLHFは時折不安定であり、高パラメータの微調整が必要であり、アライメント中に推定される報酬を最大化するために計算コストがかかる。 近年,これらの課題に対処するためにdpo(direct preference optimization)が提案されている。 しかし、DPOはポリシーモデルではなく、ヒトアノテータと代替LLMから生成された対照的な応答に依存し、RLHFの有効性を制限している。 本稿では,リジェクションサンプリング(RS)とDPOを体系的に組み合わせることで,両課題に対処する。 提案手法であるrs-dpoは,sft(supervised fine-tuned policy model)の開発に着手する。 プロンプト毎に異なるk応答のセットをSFTモデルから直接サンプリングする。 RS-DPOは報酬分布に基づいてコントラストサンプルのペアを特定する。 最後に、DPOを対照的なサンプルに適用し、モデルを人間の好みに合わせる。 実験の結果,提案手法は資源環境に制限のあるLLMを効果的に微調整し,ユーザ意図との整合性を向上させることが示唆された。 さらに、RS、PPO、DPOといった既存の手法よりも優れています。

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