論文の概要: Supervised Fine-Tuning as Inverse Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12017v1
• Date: Mon, 18 Mar 2024 17:52:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-20 19:01:22.277371
• Title: Supervised Fine-Tuning as Inverse Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 逆強化学習としてのファインチューニング
• Authors: Hao Sun,
• Abstract要約: LLM(Large Language Models)の整合性に対する一般的なアプローチは、一般的に人間やAIのフィードバックに依存します。 本研究では,このようなデータセットの有効性に疑問を呈し,専門家による実演との整合性がより現実的であることを証明した様々なシナリオを探索する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.044033685073003
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The prevailing approach to aligning Large Language Models (LLMs) typically relies on human or AI feedback and assumes access to specific types of preference datasets. In our work, we question the efficacy of such datasets and explore various scenarios where alignment with expert demonstrations proves more realistic. We build a sequential decision-making framework to formulate the problem of aligning LLMs using demonstration datasets. Drawing insights from inverse reinforcement learning and imitation learning, we introduce various approaches for divergence minimization in the LLM alignment tasks. Our analysis highlights the mass-covering and mode-seeking behaviors of these different approaches. Inclusively, we examine the pros and cons of the classical supervised fine-tuning method, elaborating on scenarios where different methods shine.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の整合性に対する一般的なアプローチは、一般的に人間やAIのフィードバックに依存し、特定のタイプの嗜好データセットへのアクセスを前提としている。 本研究では,このようなデータセットの有効性に疑問を呈し,専門家による実演との整合性がより現実的であることを証明した様々なシナリオを探索する。 実演データセットを用いてLCMを整列する問題を定式化するための逐次的意思決定フレームワークを構築した。 逆強化学習と模倣学習から洞察を得た上で,LLMアライメントタスクにおける分散化最小化のための様々なアプローチを提案する。 分析では、これらの異なるアプローチの質量探索とモード探索の挙動を強調した。 包括的に,古典的微調整法の長所と短所を考察し,異なる方法が輝くシナリオについて検討した。

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