論文の概要: Reward Model Learning vs. Direct Policy Optimization: A Comparative Analysis of Learning from Human Preferences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01857v2
• Date: Wed, 5 Jun 2024 09:00:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 00:51:07.603657
• Title: Reward Model Learning vs. Direct Policy Optimization: A Comparative Analysis of Learning from Human Preferences
• Title（参考訳）: Reward Model Learning vs. Direct Policy Optimization: A Comparison Analysis of Learning from Human Preferences
• Authors: Andi Nika, Debmalya Mandal, Parameswaran Kamalaruban, Georgios Tzannetos, Goran Radanović, Adish Singla,
• Abstract要約: 我々は、人間からのフィードバック(RLHF)からの強化学習のパラダイムと、最近提案された直接選好最適化(DPO)のパラダイムを体系的に比較することにより、人間の嗜好から学ぶことのより深い理解に向けた一歩を踏み出した。 RLHFとDPOの両方によって誘導される最適下界の最小値統計的境界を導出する。 我々は解析を近似最適化設定に拡張し、RLHFとDPOの指数的に減衰する収束率を導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.645259298082436
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we take a step towards a deeper understanding of learning from human preferences by systematically comparing the paradigm of reinforcement learning from human feedback (RLHF) with the recently proposed paradigm of direct preference optimization (DPO). We focus our attention on the class of loglinear policy parametrization and linear reward functions. In order to compare the two paradigms, we first derive minimax statistical bounds on the suboptimality gap induced by both RLHF and DPO, assuming access to an oracle that exactly solves the optimization problems. We provide a detailed discussion on the relative comparison between the two paradigms, simultaneously taking into account the sample size, policy and reward class dimensions, and the regularization temperature. Moreover, we extend our analysis to the approximate optimization setting and derive exponentially decaying convergence rates for both RLHF and DPO. Next, we analyze the setting where the ground-truth reward is not realizable and find that, while RLHF incurs a constant additional error, DPO retains its asymptotically decaying gap by just tuning the temperature accordingly. Finally, we extend our comparison to the Markov decision process setting, where we generalize our results with exact optimization. To the best of our knowledge, we are the first to provide such a comparative analysis for RLHF and DPO.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、人間からのフィードバック(RLHF)からの強化学習のパラダイムと、最近提案された直接選好最適化(DPO)のパラダイムを体系的に比較することにより、人間の嗜好から学ぶことのより深い理解に向けた一歩を踏み出した。 対数政策のパラメトリゼーションと線形報酬関数のクラスに注目する。 2つのパラダイムを比較するために、まずRLHFとDPOの両方が引き起こす最適度差の最小値統計境界を導出し、最適化問題を正確に解くオラクルへのアクセスを仮定する。 本稿では,2つのパラダイムの相対比較について,サンプルサイズ,政策および報酬クラス次元,正規化温度を同時に考慮し,詳細な議論を行う。 さらに、近似最適化設定まで解析を拡張し、RLHFとDPOの指数的に減衰する収束率を導出する。 次に, 地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地対地 最後に、マルコフ決定プロセス設定との比較を拡張し、その結果を正確な最適化で一般化する。 我々の知る限りでは、我々はRLHFとDPOの比較分析を初めて提供する。

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