論文の概要: Provably Sample Efficient RLHF via Active Preference Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10500v1
• Date: Fri, 16 Feb 2024 08:19:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-02-19 17:05:09.808461
• Title: Provably Sample Efficient RLHF via Active Preference Optimization
• Title（参考訳）: 能動選好最適化によるRLHFのサンプル化
• Authors: Nirjhar Das, Souradip Chakraborty, Aldo Pacchiano, Sayak Ray Chowdhury
• Abstract要約: RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)は、大規模言語モデル(LLM)と人間の嗜好の整合において重要である。 ランダムにプロンプトを選択して選好データを収集する方法は、報酬の準最適差が$Omega(1)$の政策につながることを示す。 本稿では,小修正を施した$textttAPO$の計算効率のよいバッチバージョンを提案し,実際に性能評価を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.339377972710157
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) is pivotal in aligning Large Language Models (LLMs) with human preferences. While these aligned generative models have demonstrated impressive capabilities across various tasks, the dependence on high-quality human preference data poses a costly bottleneck in practical implementation of RLHF. Hence better and adaptive strategies for data collection is needed. To this end, we frame RLHF as a contextual preference bandit problem with prompts as contexts and show that the naive way of collecting preference data by choosing prompts uniformly at random leads to a policy that suffers an $\Omega(1)$ suboptimality gap in rewards. Then we propose $\textit{Active Preference Optimization}$ ($\texttt{APO}$), an algorithm that actively selects prompts to collect preference data. Under the Bradley-Terry-Luce (BTL) preference model, \texttt{APO} achieves sample efficiency without compromising on policy performance. We show that given a sample budget of $T$, the suboptimality gap of a policy learned via $\texttt{APO}$ scales as $O(1/\sqrt{T})$. Next, we propose a compute-efficient batch version of $\texttt{APO}$ with minor modification and evaluate its performance in practice. Experimental evaluations on a human preference dataset validate \texttt{APO}'s efficacy as a sample-efficient and practical solution to data collection for RLHF, facilitating alignment of LLMs with human preferences in a cost-effective and scalable manner.
• Abstract（参考訳）: RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)は、大規模言語モデル(LLM)と人間の嗜好の整合において重要である。 これらのアライメント生成モデルは、様々なタスクにまたがる印象的な機能を示しているが、高品質な人間の嗜好データへの依存は、RLHFの実践的な実装においてコストのかかるボトルネックとなる。 したがって、データ収集のためのより良い適応戦略が必要である。 この目的のために, rlhf をプロンプトをコンテキストとして, 文脈嗜好バンディット問題として構成し, ランダムに選択するプロンプトによる選好データ収集のナイーブな方法が, 報酬の$\omega(1)$サブオプティリティギャップに苦しむポリシーにつながることを示す。 次に、選好データ収集のプロンプトを積極的に選択するアルゴリズムである$\textit{Active Preference Optimization}$ ($\textt{APO}$を提案する。 Bradley-Terry-Luce (BTL) の選好モデルの下では, 政策性能を損なうことなく, サンプル効率を実現する。 サンプル予算が$T$であれば、$\texttt{APO}$で学習したポリシーの最適性ギャップは$O(1/\sqrt{T})$であることを示す。 次に,小さな修正を加えた$\texttt{apo}$の計算効率の高いバッチ版を提案し,実際の性能評価を行う。 RLHFのデータ収集のためのサンプル効率および実用的なソリューションとして, 人選好データセットを用いた実験評価を行い, 低コストでスケーラブルなLLMのアライメントを容易にした。

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