論文の概要: Prior Constraints-based Reward Model Training for Aligning Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00978v1
• Date: Mon, 1 Apr 2024 07:49:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-03 23:06:39.300125
• Title: Prior Constraints-based Reward Model Training for Aligning Large Language Models
• Title（参考訳）: 事前制約に基づく大規模言語モデル調整のための逆モデル学習
• Authors: Hang Zhou, Chenglong Wang, Yimin Hu, Tong Xiao, Chunliang Zhang, Jingbo Zhu,
• Abstract要約: 本稿では,この問題を解決するために,事前制約に基づくリワードモデル(PCRM)のトレーニング手法を提案する。 PCRMは、前回の制約、特に各比較ペアの出力間の長さ比とコサイン類似性を、最適化の規模を調節しスコアマージンを制御するための報酬モデルトレーニングに組み入れている。 実験結果から,PCRMは報酬スコアのスケーリングを効果的に抑制することによりアライメント性能を著しく向上することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.33118716810208
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement learning with human feedback for aligning large language models (LLMs) trains a reward model typically using ranking loss with comparison pairs.However, the training procedure suffers from an inherent problem: the uncontrolled scaling of reward scores during reinforcement learning due to the lack of constraints while training the reward model.This paper proposes a Prior Constraints-based Reward Model (namely PCRM) training method to mitigate this problem. PCRM incorporates prior constraints, specifically, length ratio and cosine similarity between outputs of each comparison pair, during reward model training to regulate optimization magnitude and control score margins. We comprehensively evaluate PCRM by examining its rank correlation with human preferences and its effectiveness in aligning LLMs via RL. Experimental results demonstrate that PCRM significantly improves alignment performance by effectively constraining reward score scaling. As another bonus, our method is easily integrated into arbitrary rank-based alignment methods, such as direct preference optimization, and can yield consistent improvement.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の整合性を考慮した強化学習は、典型的にはランキング損失と比較ペアを併用した報酬モデルを訓練するが、この訓練手順には、報酬モデルの訓練中に制約の欠如による強化学習中の報酬スコアの非制御スケーリングという固有の問題がある。 PCRMは、前回の制約、特に各比較ペアの出力間の長さ比とコサイン類似性を、最適化の規模を調節しスコアマージンを制御するための報酬モデルトレーニングに組み入れている。 我々は、PCRMのランクと人間の嗜好との相関と、RLによるLLMの整合性を評価することで、PCRMを総合的に評価する。 実験結果から,PCRMは報酬スコアのスケーリングを効果的に抑制することによりアライメント性能を著しく向上することが示された。 別のボーナスとして、我々の手法は直接選好最適化などの任意のランクベースのアライメント手法に容易に統合でき、一貫した改善をもたらすことができる。

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