論文の概要: Direct Large Language Model Alignment Through Self-Rewarding Contrastive Prompt Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11907v2
• Date: Thu, 15 Aug 2024 17:37:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-16 18:53:22.306474
• Title: Direct Large Language Model Alignment Through Self-Rewarding Contrastive Prompt Distillation
• Title（参考訳）: 自己回帰型プロンプト蒸留による直接大言語モデルアライメント
• Authors: Aiwei Liu, Haoping Bai, Zhiyun Lu, Xiang Kong, Simon Wang, Jiulong Shan, Meng Cao, Lijie Wen,
• Abstract要約: コントラッシブ・プロンプト・ペア下での応答対の出力確率を用いて応答選好を評価する手法を提案する。 そこで本研究では,DLMA(Direct Large Model Alignment)の自動アライメント手法を提案する。 実験段階において,本手法は人手による好みデータに頼ることなく,textttRLHF法を超えることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.21355506181213
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Aligning large language models (LLMs) with human expectations without human-annotated preference data is an important problem. In this paper, we propose a method to evaluate the response preference by using the output probabilities of response pairs under contrastive prompt pairs, which could achieve better performance on LLaMA2-7B and LLaMA2-13B compared to RLAIF. Based on this, we propose an automatic alignment method, Direct Large Model Alignment (DLMA). First, we use contrastive prompt pairs to automatically generate preference data. Then, we continue to evaluate the generated preference data using contrastive prompt pairs and calculate a self-rewarding score. Finally, we use the DPO algorithm to effectively align LLMs by combining this self-rewarding score. In the experimental stage, our DLMA method could surpass the \texttt{RLHF} method without relying on human-annotated preference data.
• Abstract（参考訳）: 人手による好みデータを持たない大規模言語モデル(LLM)を人間の期待に合わせることは重要な問題である。 本稿では,RLAIFと比較してLLaMA2-7BとLLaMA2-13Bの性能が向上し,応答対の出力確率を用いて応答選好を評価する手法を提案する。 そこで本研究では,DLMA (Direct Large Model Alignment) の自動アライメント手法を提案する。 まず、コントラスト的なプロンプトペアを使用して、好みデータを自動的に生成する。 そして、コントラスト的なプロンプトペアを用いて生成した嗜好データを評価し、自己回帰スコアを算出する。 最後に、この自己回帰スコアを組み合わせることで、DPOアルゴリズムを用いてLLMを効果的に調整する。 実験段階において, DLMA法は人手による好みデータに頼らずに, texttt{RLHF}法を超えることができた。

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