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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14228v3
• Date: Sat, 21 Dec 2024 02:55:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:54:16.526588
• 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）: 54.4973136224034
• License:
• 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。 人間の嗜好の進化する性質を考えると、従来の静的なアライメントに比べて連続的なアライメントはより重要で実践的になる。 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り、無力あるいは有害なアウトプットをもたらす。 これらの課題を克服するため,最適な政策理論から着想を得たCOPR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。 ラグランジアン・デュナリティ(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調整し、CFを予防し、バランスの取れない目的を過度に強調するのを避ける。 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。

関連論文リスト

• Joint Demonstration and Preference Learning Improves Policy Alignment with Human Feedback [58.049113055986375]
  我々は、報酬モデルとポリシーをトレーニングするために、AIHF(Alignment with Integrated Human Feedback)と呼ばれる単一ステージアプローチを開発する。 提案した手法は、一般的なアライメントアルゴリズムに容易に還元し、活用できる、効率的なアルゴリズムの集合を認めている。 本研究では,LLMにおけるアライメント問題と,MuJoCoにおけるロボット制御問題を含む広範な実験により,提案手法の有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-11T01:20:53Z)
• Prior Constraints-based Reward Model Training for Aligning Large Language Models [58.33118716810208]
  本稿では,この問題を解決するために,事前制約に基づくリワードモデル(PCRM)のトレーニング手法を提案する。 PCRMは、前回の制約、特に各比較ペアの出力間の長さ比とコサイン類似性を、最適化の規模を調節しスコアマージンを制御するための報酬モデルトレーニングに組み入れている。 実験結果から,PCRMは報酬スコアのスケーリングを効果的に抑制することによりアライメント性能を著しく向上することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-01T07:49:11Z)
• CLHA: A Simple yet Effective Contrastive Learning Framework for Human Alignment [42.71324708567498]
  人間からのフィードバックからの強化学習(RLHF)は、大規模言語モデル(LLM)と人間の嗜好を整合させる重要な手法である。 我々は,LLMと人間の嗜好を直接整合させる,単純かつ効果的な人間適応のためのコントラスト学習フレームワーク(CLHA)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-25T11:37:15Z)
• Uncertainty-Penalized Reinforcement Learning from Human Feedback with Diverse Reward LoRA Ensembles [26.955375398765085]
  人間のフィードバックからの強化学習(RLHF)は、大規模言語モデル(LLM)の整合性のための有望なパラダイムとして出現する。 本稿では,既存のRLHF法でよく用いられるKL正則化の弱点を観察し,過度な最適化に対処する。 本稿では,RLファインタニング中の不確実性正則化を取り入れた不確実性補償RLHF(UP-RLHF)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-30T14:14:14Z)
• Nash Learning from Human Feedback [86.09617990412941]
  ペアワイズフィードバックを用いた大規模言語モデルの微調整のための代替パイプラインを提案する。 我々はこのアプローチを人間のフィードバックからナッシュラーニング(NLHF)と呼ぶ。 ミラー降下原理に基づく新しいアルゴリズム解であるNash-MDを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-01T19:26:23Z)
• COPR: Continual Learning Human Preference through Optimal Policy Regularization [32.54658750353585]
  我々はCOPR(Continuous Optimal Policy Regularization)と呼ばれる新しい手法を提案する。 COPRは単一の学習フェーズを含み、複雑な強化学習を必要としない。 実験の結果、COPRは強力な継続的学習(CL)ベースラインを上回っていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-24T10:05:32Z)
• Contrastive Preference Learning: Learning from Human Feedback without RL [71.77024922527642]
  本稿では、報酬関数を学習せずに好みから最適なポリシーを学習するアルゴリズムであるContrastive Preference Learning (CPL)を紹介する。 CPLは完全に非政治的であり、単純なコントラスト目的のみを使用し、任意のMDPに適用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-20T16:37:56Z)
• Statistical Rejection Sampling Improves Preference Optimization [42.57245965632205]
  提案手法は,リジェクションサンプリングを用いた最適ポリシーからのソース選好データに対する新しいアプローチを提案する。 また、嗜好モデルの観点から、SLiC(Sequence Likelihood)とDPO(Direct Preference Optimization)の両方で使用される損失関数を強化する統一フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-13T01:07:25Z)
• Reinforcement Learning with Human Feedback: Learning Dynamic Choices via Pessimism [91.52263068880484]
  人間のフィードバックを用いたオフライン強化学習(RLHF)について検討する。 我々は、人間の選択によって引き起こされる一連の軌道から、人間の根底にある報酬とMDPの最適政策を学習することを目指している。 RLHFは、大きな状態空間だが人間のフィードバックが限られていること、人間の決定の有界な合理性、政治外の分散シフトなど、さまざまな理由から挑戦されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-29T01:18:39Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。