Fugu-MT 論文翻訳(概要): Regularized Best-of-N Sampling to Mitigate Reward Hacking for Language Model Alignment

論文の概要: Regularized Best-of-N Sampling to Mitigate Reward Hacking for Language Model Alignment

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01054v2
Date: Fri, 5 Apr 2024 02:47:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-08 11:45:06.614663
Title: Regularized Best-of-N Sampling to Mitigate Reward Hacking for Language Model Alignment
Title（参考訳）: 言語モデルアライメントのためのリワードハックを緩和する正規化ベストオブNサンプリング
Authors: Yuu Jinnai, Tetsuro Morimura, Kaito Ariu, Kenshi Abe,
Abstract要約: 正規化されたBest-of-N(RBoN)は、応答選択に近接項を組み込むことで報酬ハッキングを軽減することを目的としている。本稿では、AlpacaFarmデータセット上でRBoNの2つの変種を評価し、特にプロキシ報酬モデルが真の目的と相関が低い場合、BoNより優れていることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.349727826230864
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Best-of-N (BoN) sampling with a reward model has been shown to be an effective strategy for aligning Large Language Models (LLMs) to human preferences at the time of decoding. BoN sampling is susceptible to a problem known as reward hacking. Because the reward model is an imperfect proxy for the true objective, over-optimizing its value can compromise its performance on the true objective. A common solution to prevent reward hacking in preference learning techniques is to optimize a reward using proximity regularization (e.g., KL regularization), which ensures that the language model remains close to the reference model. In this research, we propose Regularized Best-of-N (RBoN), a variant of BoN that aims to mitigate reward hacking by incorporating a proximity term in response selection, similar to preference learning techniques. We evaluate two variants of RBoN on the AlpacaFarm dataset and find that they outperform BoN, especially when the proxy reward model has a low correlation with the true objective.
Abstract（参考訳）: 報奨モデルを用いたBest-of-N(BoN)サンプリングは、復号時の人間の嗜好に合わせてLLM(Large Language Models)を調整するための効果的な戦略であることが示されている。 BoNサンプリングは、報酬ハッキングとして知られる問題の影響を受けやすい。報酬モデルは真の目的に対する不完全なプロキシであるため、その価値を過度に最適化することは、真の目的に対するパフォーマンスを損なう可能性がある。優先学習技術における報酬ハックを防ぐ一般的な解決策は、言語モデルが参照モデルに近く続けることを保証する近接正規化(例えば、KL正規化)を使用して報酬を最適化することである。本研究では,プライオリティ学習手法と同様に,応答選択に近接項を組み込むことで報奨ハッキングを緩和することを目的とした,BoNの変種であるRegularized Best-of-N(RBoN)を提案する。本稿では、AlpacaFarmデータセット上でRBoNの2つの変種を評価し、特にプロキシ報酬モデルが真の目的と相関が低い場合、BoNより優れていることを示す。

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