論文の概要: COPR: Continual Human Preference Learning via Optimal Policy Regularization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14228v1
• Date: Thu, 22 Feb 2024 02:20:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-23 16:42:29.029880
• Title: COPR: Continual Human Preference Learning via Optimal Policy Regularization
• Title（参考訳）: COPR: 最適政策規則化による継続的人選学習
• Authors: Han Zhang, Lin Gui, Yu Lei, Yuanzhao Zhai, Yehong Zhang, Yulan He, Hui Wang, Yue Yu, Kam-Fai Wong, Bin Liang, Ruifeng Xu
• 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性を改善するために一般的に用いられる。 本稿では,最適政策理論からインスピレーションを得たCOPR法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.1193256819677
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) is commonly utilized to improve the alignment of Large Language Models (LLMs) with human preferences. Given the evolving nature of human preferences, continual alignment becomes more crucial and practical in comparison to traditional static alignment. Nevertheless, making RLHF compatible with Continual Learning (CL) is challenging due to its complex process. Meanwhile, directly learning new human preferences may lead to Catastrophic Forgetting (CF) of historical preferences, resulting in helpless or harmful outputs. To overcome these challenges, we propose the Continual Optimal Policy Regularization (COPR) method, which draws inspiration from the optimal policy theory. COPR utilizes a sampling distribution as a demonstration and regularization constraints for CL. It adopts the Lagrangian Duality (LD) method to dynamically regularize the current policy based on the historically optimal policy, which prevents CF and avoids over-emphasizing unbalanced objectives. We also provide formal proof for the learnability of COPR. The experimental results show that COPR outperforms strong CL baselines on our proposed benchmark, in terms of reward-based, GPT-4 evaluations and human assessment. Furthermore, we validate the robustness of COPR under various CL settings, including different backbones, replay memory sizes, and learning orders.
• 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性を改善するために一般的に用いられる。 人間の嗜好の進化的な性質を考えると、連続的なアライメントは従来の静的アライメントと比べてより重要で実用的になる。 それでも、RLHFをCL(Continuous Learning)と互換性を持たせることは、複雑なプロセスのため困難である。 一方、新しい人間の嗜好を直接学習することは、歴史的嗜好の破滅的なフォーッティング(CF)につながる可能性がある。 これらの課題を克服するために, 最適政策理論から着想を得たcopr(continual optimal policy regularization)法を提案する。 COPRはCLのサンプル分布を実演と正規化の制約として利用する。 これはラグランジアン双対性(ld)法を採用し、歴史的に最適な政策に基づいて現在の政策を動的に定式化する。 また,COPRの学習可能性に関する公式な証明も提供する。 実験の結果,COPR は報酬ベース,GPT-4 評価,人的評価において,提案したベンチマークのCL ベースラインよりも優れていた。 さらに,異なるバックボーン,メモリサイズ,学習順序など,さまざまなCL設定下でのCOPRの堅牢性を検証する。

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