論文の概要: Q-Probe: A Lightweight Approach to Reward Maximization for Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14688v1
• Date: Thu, 22 Feb 2024 16:43:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-23 14:34:47.785481
• Title: Q-Probe: A Lightweight Approach to Reward Maximization for Language Models
• Title（参考訳）: Q-Probe: 言語モデルのリワード最大化のための軽量アプローチ
• Authors: Kenneth Li, Samy Jelassi, Hugh Zhang, Sham Kakade, Martin Wattenberg, David Brandfonbrener
• Abstract要約: 本稿では,タスク固有報酬関数を最大化するために,事前学習言語モデルを適用するQ-probingという手法を提案する。 高いレベルでは、Q-probingは、微調整のようなより重いアプローチと、少ないショットプロンプトのようなより軽いアプローチの間に位置する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.64452881060962
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present an approach called Q-probing to adapt a pre-trained language model to maximize a task-specific reward function. At a high level, Q-probing sits between heavier approaches such as finetuning and lighter approaches such as few shot prompting, but can also be combined with either. The idea is to learn a simple linear function on a model's embedding space that can be used to reweight candidate completions. We theoretically show that this sampling procedure is equivalent to a KL-constrained maximization of the Q-probe as the number of samples increases. To train the Q-probes we consider either reward modeling or a class of novel direct policy learning objectives based on importance weighted policy gradients. With this technique, we see gains in domains with ground-truth rewards (code generation) as well as implicit rewards defined by preference data, even outperforming finetuning in data-limited regimes. Moreover, a Q-probe can be trained on top of an API since it only assumes access to sampling and embeddings. Code: https://github.com/likenneth/q_probe .
• Abstract（参考訳）: 本稿では,タスク固有報酬関数を最大化するために,事前学習言語モデルを適用するQ-probingという手法を提案する。 高いレベルでは、Q-probingは微調整のようなより重いアプローチと、少ないショットプロンプトのようなより軽いアプローチの中間に位置するが、どちらも組み合わせることができる。 この考え方は、モデルの埋め込み空間上の単純な線型関数を学習し、候補完備化の重み付けに使うことができる。 このサンプリング手順は, サンプル数の増加に伴い, KL制約によるQプローブの最大化と等価であることを示す。 q-probesをトレーニングするには、報酬モデリングか、重要度重み付けポリシー勾配に基づく新しい直接政策学習目標のクラスを検討する。 この手法を用いることで、データ制限されたレシエーションにおいて微調整よりも優れる、好みデータによって定義された暗黙の報奨(コード生成)を持つドメインでの利得が得られます。 さらに、Q-probeは、サンプリングと埋め込みへのアクセスのみを前提としているため、API上でトレーニングすることができる。 コード: https://github.com/likenneth/q_probe。

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