論文の概要: Back to Basics: Revisiting REINFORCE Style Optimization for Learning from Human Feedback in LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14740v2
• Date: Mon, 26 Feb 2024 18:26:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-27 18:20:18.096884
• Title: Back to Basics: Revisiting REINFORCE Style Optimization for Learning from Human Feedback in LLMs
• Title（参考訳）: Back to Basics: LLMにおける人間のフィードバックから学ぶためにReINFORCEスタイルの最適化を再考
• Authors: Arash Ahmadian, Chris Cremer, Matthias Gall\'e, Marzieh Fadaee, Julia Kreutzer, Olivier Pietquin, Ahmet \"Ust\"un, Sara Hooker
• Abstract要約: ヒューマンフィードバックからの強化学習の形でのAIアライメントは、ハイパフォーマンスな大規模言語モデルにとって重要な要素として扱われている。 近年,RLHF の RL 部分の正準法としてPPO ( Proximal Policy Optimization) が位置づけられている。 PPO の多くのコンポーネントは RLHF の文脈では不要であり、より単純な REINFORCE スタイルの最適化は PPO と DPO や RAFT のような新たに提案された "RL-free" 手法の両方より優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.505270680223003
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: AI alignment in the shape of Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) is increasingly treated as a crucial ingredient for high performance large language models. Proximal Policy Optimization (PPO) has been positioned by recent literature as the canonical method for the RL part of RLHF. However, it involves both high computational cost and sensitive hyperparameter tuning. We posit that most of the motivational principles that led to the development of PPO are less of a practical concern in RLHF and advocate for a less computationally expensive method that preserves and even increases performance. We revisit the formulation of alignment from human preferences in the context of RL. Keeping simplicity as a guiding principle, we show that many components of PPO are unnecessary in an RLHF context and that far simpler REINFORCE-style optimization variants outperform both PPO and newly proposed "RL-free" methods such as DPO and RAFT. Our work suggests that careful adaptation to LLMs alignment characteristics enables benefiting from online RL optimization at low cost.
• Abstract（参考訳）: RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)の形をしたAIアライメントは、ハイパフォーマンスな大規模言語モデルにとって重要な要素として扱われる。 近年,RLHF の RL 部分の正準法としてPPO ( Proximal Policy Optimization) が位置づけられている。 しかし、高い計算コストと敏感なハイパーパラメータチューニングの両方が伴う。 PPOの発展に繋がるモチベーションの原則のほとんどは、RLHFにおいて実践的な関心事ではなく、性能を保ち、さらに向上させる計算コストの低い手法を提唱している。 RLの文脈において、人間の嗜好からアライメントの定式化を再考する。 RLHF の文脈では PPO の多くのコンポーネントは不要であり、より単純なREINFORCE スタイルの最適化は PPO と DPO や RAFT のような新たに提案された "RL-free" 手法の両方より優れていることを示す。 llmsアライメント特性に対する注意深い適応は、低コストでオンラインrl最適化の利点を享受できることが示唆された。

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