論文の概要: Disentangling Length from Quality in Direct Preference Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19159v1
• Date: Thu, 28 Mar 2024 06:03:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-29 17:12:54.325731
• Title: Disentangling Length from Quality in Direct Preference Optimization
• Title（参考訳）: 直接選好最適化における品質から遠ざかる長さ
• Authors: Ryan Park, Rafael Rafailov, Stefano Ermon, Chelsea Finn,
• Abstract要約: RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)は、近年の大規模言語モデルの成功において重要な要素である。 RLHFは、冗長性のような人間の嗜好のバイアスを利用することが知られている。 我々は,モデル品質の改善を維持しつつ,長さの搾取を防止するための基本的かつ単純な正規化戦略を開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 93.74831404396174
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) has been a crucial component in the recent success of Large Language Models. However, RLHF is know to exploit biases in human preferences, such as verbosity. A well-formatted and eloquent answer is often more highly rated by users, even when it is less helpful and objective. A number of approaches have been developed to control those biases in the classical RLHF literature, but the problem remains relatively under-explored for Direct Alignment Algorithms such as Direct Preference Optimization (DPO). Unlike classical RLHF, DPO does not train a separate reward model or use reinforcement learning directly, so previous approaches developed to control verbosity cannot be directly applied to this setting. Our work makes several contributions. For the first time, we study the length problem in the DPO setting, showing significant exploitation in DPO and linking it to out-of-distribution bootstrapping. We then develop a principled but simple regularization strategy that prevents length exploitation, while still maintaining improvements in model quality. We demonstrate these effects across datasets on summarization and dialogue, where we achieve up to 20\% improvement in win rates when controlling for length, despite the GPT4 judge's well-known verbosity bias.
• Abstract（参考訳）: RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)は、近年の大規模言語モデルの成功において重要な要素である。 しかしながら、RLHFは、冗長性のような人間の嗜好のバイアスを悪用することが知られている。 十分に構造化され、雄弁な答えは、ユーザによってより高く評価されることが多い。 古典的RLHF文学におけるこれらのバイアスを制御するために、いくつかのアプローチが開発されているが、直接選好最適化(DPO)のような直列アライメントアルゴリズムでは、この問題は比較的未検討のままである。 古典的なRLHFとは異なり、DPOは個別の報酬モデルや強化学習を直接訓練しないため、冗長性を制御するために開発された従来のアプローチは、この設定に直接適用できない。 私たちの仕事はいくつかの貢献をしている。 筆者らはDPO設定における長さ問題について初めて検討し,DPOの大幅な活用とアウト・オブ・ディストリビューション・ブートストラップの関連性を示した。 次に、モデル品質の改善を維持しながら、長さの悪用を防ぐ、原則的だが単純な正規化戦略を開発する。 GPT4審査員のよく知られた冗長性バイアスにも拘わらず、これらの効果が要約と対話におけるデータセット間で示され、長さ制御時の勝利率を最大20倍向上させる。

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