論文の概要: Confidence-aware Reward Optimization for Fine-tuning Text-to-Image Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01863v1
• Date: Tue, 2 Apr 2024 11:40:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-03 16:38:36.514276
• Title: Confidence-aware Reward Optimization for Fine-tuning Text-to-Image Models
• Title（参考訳）: 微調整テキスト・画像モデルに対する信頼度を考慮したリワード最適化
• Authors: Kyuyoung Kim, Jongheon Jeong, Minyong An, Mohammad Ghavamzadeh, Krishnamurthy Dvijotham, Jinwoo Shin, Kimin Lee,
• Abstract要約: 人間のフィードバックデータに基づいて訓練された報酬関数を持つ微調整テキスト・ツー・イメージモデルは、モデル行動と人間の意図との整合性を実証した。 しかし、そのような報酬モデルによる過度な最適化は、単にプロキシの目的として機能し、微調整されたモデルの性能を損なう可能性がある。 本研究では,テキストプロンプトの集合に対して推定された報酬モデル信頼度に基づいてアライメントを強化する手法であるTextNormを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 85.96013373385057
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fine-tuning text-to-image models with reward functions trained on human feedback data has proven effective for aligning model behavior with human intent. However, excessive optimization with such reward models, which serve as mere proxy objectives, can compromise the performance of fine-tuned models, a phenomenon known as reward overoptimization. To investigate this issue in depth, we introduce the Text-Image Alignment Assessment (TIA2) benchmark, which comprises a diverse collection of text prompts, images, and human annotations. Our evaluation of several state-of-the-art reward models on this benchmark reveals their frequent misalignment with human assessment. We empirically demonstrate that overoptimization occurs notably when a poorly aligned reward model is used as the fine-tuning objective. To address this, we propose TextNorm, a simple method that enhances alignment based on a measure of reward model confidence estimated across a set of semantically contrastive text prompts. We demonstrate that incorporating the confidence-calibrated rewards in fine-tuning effectively reduces overoptimization, resulting in twice as many wins in human evaluation for text-image alignment compared against the baseline reward models.
• Abstract（参考訳）: 人間のフィードバックデータに基づいて訓練された報酬関数を持つ微調整テキスト・ツー・イメージモデルは、モデル行動と人間の意図との整合性を実証した。 しかし、そのような報酬モデルによる過度な最適化は、単なるプロキシ目的として機能し、報酬過度最適化(英語版)として知られる、微調整されたモデルの性能を損なう可能性がある。 この問題を深く研究するために,テキストプロンプト,画像,人間のアノテーションの多種多様なコレクションからなるテキスト画像アライメントアセスメント(TIA2)ベンチマークを導入する。 本ベンチマークでは, 現状の報奨モデルに対する評価結果から, 人的評価との相違が頻発していることが判明した。 我々は、微調整目的として不整合報酬モデルを用いる場合、特に過度な最適化が生じることを実証的に実証した。 そこで本研究では,テキストプロンプトの集合から推定した報酬モデル信頼度に基づいてアライメントを強化するシンプルな方法であるTextNormを提案する。 細調整に信頼性校正報酬を組み込むことで過度な最適化を効果的に減らし、ベースラインの報酬モデルと比較してテキスト画像のアライメントに対する人間による評価の2倍の勝利をもたらすことを示した。

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