論文の概要: Towards Analyzing and Understanding the Limitations of DPO: A Theoretical Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04626v1
• Date: Sat, 6 Apr 2024 13:24:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-09 20:19:42.385914
• Title: Towards Analyzing and Understanding the Limitations of DPO: A Theoretical Perspective
• Title（参考訳）: DPOの限界の分析と理解に向けて--理論的展望
• Authors: Duanyu Feng, Bowen Qin, Chen Huang, Zheng Zhang, Wenqiang Lei,
• Abstract要約: DPOの最適化過程を解析するためにフィールド理論を用いた分析フレームワークを提供する。 DPO損失関数は、好むデータを生成する確率を増大させるよりも速い速度で人間の非推奨データを生成する確率を減少させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.34250859820326
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Direct Preference Optimization (DPO), which derives reward signals directly from pairwise preference data, has shown its effectiveness on aligning Large Language Models (LLMs) with human preferences. Despite its widespread use across various tasks, DPO has been criticized for its sensitivity to the SFT's effectiveness and its hindrance to the learning capacity towards human-preferred responses, leading to less satisfactory performance. To overcome those limitations, the theoretical understanding of DPO are indispensable but still lacking. To this end, we take a step towards theoretically analyzing and understanding the limitations of DPO. Specifically, we provide an analytical framework using the field theory to analyze the optimization process of DPO. By analyzing the gradient vector field of the DPO loss function, we find that the DPO loss function decreases the probability of producing human dispreferred data at a faster rate than it increases the probability of producing preferred data. This provides theoretical insights for understanding the limitations of DPO discovered in the related research experiments, thereby setting the foundation for its improvement.
• Abstract（参考訳）: 対の選好データから直接報酬信号を導出する直接選好最適化(DPO)は,Large Language Models(LLM)と人間の選好の整合性を示す。 様々なタスクで広く使われているにもかかわらず、DPOはSFTの有効性に対する感受性と、人間に好まれる反応に対する学習能力への障害を批判され、満足のいく性能は低下した。 これらの制限を克服するためには、DPOの理論的理解は不可欠であるが、依然として欠如している。 そこで我々は,DPOの限界を理論的に分析し,理解する。 具体的には、フィールド理論を用いてDPOの最適化過程を分析する。 DPO損失関数の勾配ベクトル場を解析することにより、DPO損失関数は、好むデータを生成する確率を増大させるよりも速い速度で、人間の非推奨データを生成する確率を減少させる。 このことは、関連する研究実験で発見されたDPOの限界を理解するための理論的洞察を与える。

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