論文の概要: Provably Robust DPO: Aligning Language Models with Noisy Feedback
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00409v2
- Date: Fri, 12 Apr 2024 01:09:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-15 17:23:29.227105
- Title: Provably Robust DPO: Aligning Language Models with Noisy Feedback
- Title（参考訳）: 多分ロバストなDPO:ノイズフィードバックを伴う言語モデルの調整
- Authors: Sayak Ray Chowdhury, Anush Kini, Nagarajan Natarajan,
- Abstract要約: ランダムな選好フリップが存在する場合に、ポリシー最適化のための一般的なフレームワークを導入する。
本研究では,ノイズが平均値に与える影響を非バイアス化する新しい損失関数を設計し,その損失を騒音に頑健に抑えることで訓練を行う。
IMDb 感情生成と Anthropic's useful-harmless データセットを用いた実験により,rDPO はバニラ DPO と比較して好みラベルのノイズに対して頑健であることが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.523790076060171
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Learning from preference-based feedback has recently gained traction as a promising approach to align language models with human interests. While these aligned generative models have demonstrated impressive capabilities across various tasks, their dependence on high-quality human preference data poses a bottleneck in practical applications. Specifically, noisy (incorrect and ambiguous) preference pairs in the dataset might restrict the language models from capturing human intent accurately. While practitioners have recently proposed heuristics to mitigate the effect of noisy preferences, a complete theoretical understanding of their workings remain elusive. In this work, we aim to bridge this gap by by introducing a general framework for policy optimization in the presence of random preference flips. We focus on the direct preference optimization (DPO) algorithm in particular since it assumes that preferences adhere to the Bradley-Terry-Luce (BTL) model, raising concerns about the impact of noisy data on the learned policy. We design a novel loss function, which de-bias the effect of noise on average, making a policy trained by minimizing that loss robust to the noise. Under log-linear parameterization of the policy class and assuming good feature coverage of the SFT policy, we prove that the sub-optimality gap of the proposed robust DPO (rDPO) policy compared to the optimal policy is of the order $O(\frac{1}{1-2\epsilon}\sqrt{\frac{d}{n}})$, where $\epsilon < 1/2$ is flip rate of labels, $d$ is policy parameter dimension and $n$ is size of dataset. Our experiments on IMDb sentiment generation and Anthropic's helpful-harmless dataset show that rDPO is robust to noise in preference labels compared to vanilla DPO and other heuristics proposed by practitioners.
- Abstract（参考訳）: 嗜好に基づくフィードバックから学ぶことは、言語モデルと人間の関心を結びつけるための有望なアプローチとして、最近注目を集めている。
これらの整列生成モデルは、様々なタスクにまたがる印象的な能力を示しているが、高品質な人間の嗜好データへの依存は、実用的な応用においてボトルネックとなる。
具体的には、データセット内のノイズ(不正で曖昧な)選好ペアは、言語モデルが人間の意図を正確にキャプチャすることを制限する可能性がある。
実践者は近年、雑音の好みの影響を緩和するヒューリスティックスを提案しているが、彼らの仕事に関する完全な理論的理解はいまだに解明されていない。
本研究では、ランダムな選好フリップの存在下でポリシー最適化のための一般的な枠組みを導入することにより、このギャップを埋めることを目的とする。
特に、Bradley-Terry-Luce (BTL) モデルに優先権が従うことを前提としたDPOアルゴリズムに注目し、ノイズの多いデータが学習ポリシーに与える影響に関する懸念を提起する。
本研究では,ノイズが平均値に与える影響を非バイアス化する新しい損失関数を設計し,その損失を騒音に頑健に抑えることで訓練を行う。
政策クラスのログ線形パラメータ化と、SFTポリシーの優れた特徴カバレッジを仮定すると、提案されたロバストDPO(rDPO)ポリシーの最適ポリシーに対する準最適ギャップは、$O(\frac{1}{1-2\epsilon}\sqrt {\frac{d}{n}})$、$\epsilon < 1/2$はラベルのフリップレート、$d$はポリシーパラメータ寸法、$n$はデータセットのサイズである。
IMDb 感情生成と Anthropic's useful-harmless データセットを用いた実験により,rDPO はバニラ DPO や実践者が提案した他のヒューリスティックと比較して,選好ラベルのノイズに対して頑健であることが示された。
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