論文の概要: Exploration-Driven Policy Optimization in RLHF: Theoretical Insights on Efficient Data Utilization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10342v2
• Date: Mon, 15 Jul 2024 04:19:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-17 01:55:15.623237
• Title: Exploration-Driven Policy Optimization in RLHF: Theoretical Insights on Efficient Data Utilization
• Title（参考訳）: RLHFにおける探索駆動型政策最適化:効率的なデータ利用に関する理論的考察
• Authors: Yihan Du, Anna Winnicki, Gal Dalal, Shie Mannor, R. Srikant,
• Abstract要約: ポリシー最適化(PO-RLHF)に基づくRLHFアルゴリズムの検討 クエリの複雑さが低いPO-RLHFの性能バウンダリを提供する。 鍵となる新規性は、軌跡レベルの楕円ポテンシャル分析である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.54271464134885
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) has achieved impressive empirical successes while relying on a small amount of human feedback. However, there is limited theoretical justification for this phenomenon. Additionally, most recent studies focus on value-based algorithms despite the recent empirical successes of policy-based algorithms. In this work, we consider an RLHF algorithm based on policy optimization (PO-RLHF). The algorithm is based on the popular Policy Cover-Policy Gradient (PC-PG) algorithm, which assumes knowledge of the reward function. In PO-RLHF, knowledge of the reward function is not assumed, and the algorithm uses trajectory-based comparison feedback to infer the reward function. We provide performance bounds for PO-RLHF with low query complexity, which provides insight into why a small amount of human feedback may be sufficient to achieve good performance with RLHF. A key novelty is a trajectory-level elliptical potential analysis, which bounds the reward estimation error when comparison feedback (rather than numerical reward observation) is given. We provide and analyze algorithms PG-RLHF and NN-PG-RLHF for two settings: linear and neural function approximation, respectively.
• Abstract（参考訳）: Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)は、少数の人間のフィードバックを頼りながら、印象的な経験的成功を達成した。 しかし、この現象の理論的正当化は限られている。 さらに、最近の研究では、ポリシーベースのアルゴリズムの実証的な成功にもかかわらず、価値に基づくアルゴリズムに焦点を当てている。 本稿ではポリシー最適化(PO-RLHF)に基づくRLHFアルゴリズムについて考察する。 このアルゴリズムは、報酬関数の知識を前提とした、人気のあるポリシカバー・ポリティ・グラディエント(PC-PG)アルゴリズムに基づいている。 PO-RLHFでは、報酬関数の知識は仮定されず、そのアルゴリズムは軌道に基づく比較フィードバックを用いて報酬関数を推測する。 クエリの複雑さが低いPO-RLHFの性能バウンダリを提供し、RLHFで優れたパフォーマンスを達成するのに、なぜ少量の人間からのフィードバックが十分なのかを洞察する。 重要な新規性は、(数値的な報酬観察ではなく)比較フィードバックが与えられるときの報酬推定誤差を境界とする軌道レベルの楕円ポテンシャル解析である。 線形関数近似とニューラル関数近似の2つの設定に対して、PG-RLHFとNN-PG-RLHFをそれぞれ解析する。

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