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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14688v2
• Date: Sun, 2 Jun 2024 15:05:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-04 16:28:21.093339
• 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）: 16.801981347658625
• 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が理論的に示されている。 Q-プローブを訓練するために、重要度重み付けされた政策勾配に基づいて報酬モデリングまたは新しい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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