論文の概要: Overcoming Reward Overoptimization via Adversarial Policy Optimization with Lightweight Uncertainty Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05171v1
• Date: Fri, 8 Mar 2024 09:20:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-11 20:15:45.581256
• Title: Overcoming Reward Overoptimization via Adversarial Policy Optimization with Lightweight Uncertainty Estimation
• Title（参考訳）: 軽量不確実性推定による逆最適化の克服
• Authors: Xiaoying Zhang, Jean-Francois Ton, Wei Shen, Hongning Wang, Yang Liu
• Abstract要約: AdvPO(Adversarial Policy Optimization)は、人間からの強化学習における報酬過度最適化の問題に対する新しい解決策である。 本稿では,報酬モデルの最後の層埋め込みにのみ依存して,報酬の不確実性を定量化する軽量な手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.0151082930949
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce Adversarial Policy Optimization (AdvPO), a novel solution to the pervasive issue of reward over-optimization in Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) for Large Language Models (LLMs). Over-optimization occurs when a reward model serves as an imperfect proxy for human preference, and RL-driven policy optimization erroneously exploits reward inaccuracies. In this paper, we begin by introducing a lightweight way to quantify uncertainties in rewards, relying solely on the last layer embeddings of the reward model, without the need for computationally expensive reward ensembles. AdvPO then addresses a distributionally robust optimization problem centred around the confidence interval of the reward model's predictions for policy improvement. Through comprehensive experiments on the Anthropic HH and TL;DR summarization datasets, we illustrate the efficacy of AdvPO in mitigating the overoptimization issue, consequently resulting in enhanced performance as evaluated through human-assisted evaluation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(llm)のための人的フィードバック(rlhf)からの強化学習における報酬過剰最適化問題に対する新しい解決法であるadvpoを提案する。 過度な最適化は、報酬モデルが人間の嗜好の不完全なプロキシとして機能し、RL駆動のポリシー最適化が誤って報酬の不正確さを利用する場合に発生する。 本稿では,報酬モデルの最終層埋め込みのみに依存して,計算量的に高価な報酬アンサンブルを必要とせず,報酬の不確かさを定量化する軽量な方法を導入することから始める。 AdvPOは、政策改善のための報酬モデルの予測の信頼区間を中心とする分布的に堅牢な最適化問題に対処する。 人類のHHとTL;DRの要約データセットに関する総合的な実験を通じて、過最適化問題を緩和するAdvPOの有効性を説明し、その結果、人間による評価により性能が向上した。

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