論文の概要: Aligning Large Language Models by On-Policy Self-Judgment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11253v3
• Date: Tue, 25 Jun 2024 13:39:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-26 20:28:47.654265
• Title: Aligning Large Language Models by On-Policy Self-Judgment
• Title（参考訳）: オンライン自己判断による大規模言語モデルの調整
• Authors: Sangkyu Lee, Sungdong Kim, Ashkan Yousefpour, Minjoon Seo, Kang Min Yoo, Youngjae Yu,
• Abstract要約: 大規模言語モデルと人間の嗜好を整合させる既存のアプローチは、オンライン学習のために別々の報酬モデル(RM)を必要とするトレードオフに直面しています。 本稿では,オンライン学習を行う新たなアライメントフレームワークSELF-JUDGEを提案する。 また, さらなる評価を行なわずに, サンプリング自体がさらなる性能向上に寄与することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.31895979525054
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Existing approaches for aligning large language models with human preferences face a trade-off that requires a separate reward model (RM) for on-policy learning. In this paper, we present a novel alignment framework, SELF-JUDGE that (1) does on-policy learning and 2) is parameter efficient, as it does not require an additional RM for evaluating the samples for on-policy learning. To this end, we propose Judge-augmented Supervised Fine-Tuning (JSFT) to train a single model to act as both a policy and a judge. Specifically, we view the pairwise judgment task, choosing the better response from a response pair, as a special case of the instruction-following task. The resulting model can judge preferences of on-the-fly responses from current policy initialized from itself. Experimental results show the efficacy of SELF-JUDGE, outperforming baselines in preference benchmarks. We also show that the rejecting sampling by itself can improve performance further without an additional evaluator.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルと人間の嗜好を整合させる既存のアプローチは、オンライン学習のために別々の報酬モデル(RM)を必要とするトレードオフに直面しています。 本稿では,(1)政治学習を行う新しいアライメントフレームワークSELF-JUDGEを提案する。 2) パラメータ効率は, オンライン学習のサンプルを評価するための追加のRMを必要としないため, パラメータ効率がよい。 そこで本研究では,単一モデルを政策と裁判官の両方として機能させるために,審査強化細管(JSFT)を提案する。 具体的には、命令追従タスクの特別な事例として、応答対からより良い応答を選択することで、ペアの判断タスクを考察する。 結果として得られるモデルは、オンザフライ応答の好みを、それ自体から初期化された現在のポリシーから判断することができる。 評価実験の結果,SELF-JUDGEは選好ベンチマークのベースラインよりも優れていた。 また,リジェクションサンプリング自体が,追加評価器を使わずにさらに性能を向上させることができることを示した。

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