Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards Understanding the Influence of Reward Margin on Preference Model Performance

論文の概要: Towards Understanding the Influence of Reward Margin on Preference Model Performance

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04932v1
Date: Sun, 7 Apr 2024 12:10:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-09 18:51:34.452102
Title: Towards Understanding the Influence of Reward Margin on Preference Model Performance
Title（参考訳）: 選好モデルの性能に及ぼすリワード・マージンの影響の理解に向けて
Authors: Bowen Qin, Duanyu Feng, Xi Yang,
Abstract要約: 本研究では,人間のアノテータからの詳細なラベルを必要とせず,好みの違いを推定する新しい手法を提案する。実験の結果,トレーニングプロセスにマージン値を組み込むことで,報酬モデルの有効性が著しく向上することを示す実証的証拠が得られた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.891183078634786
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) is a widely used framework for the training of language models. However, the process of using RLHF to develop a language model that is well-aligned presents challenges, especially when it comes to optimizing the reward model. Our research has found that existing reward models, when trained using the traditional ranking objective based on human preference data, often struggle to effectively distinguish between responses that are more or less favorable in real-world scenarios. To bridge this gap, our study introduces a novel method to estimate the preference differences without the need for detailed, exhaustive labels from human annotators. Our experimental results provide empirical evidence that incorporating margin values into the training process significantly improves the effectiveness of reward models. This comparative analysis not only demonstrates the superiority of our approach in terms of reward prediction accuracy but also highlights its effectiveness in practical applications.
Abstract（参考訳）: Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)は、言語モデルのトレーニングに広く使われているフレームワークである。しかし、RLHFを用いて言語モデルを適切に整合させて開発するプロセスは、特に報酬モデルを最適化する際の課題を提起する。我々の研究によると、既存の報酬モデルでは、人間の嗜好データに基づいて従来のランク付け目標を用いて訓練すると、現実のシナリオで好ましくない反応を効果的に区別するのに苦労することが多い。このギャップを埋めるために,人間のアノテータからの詳細なラベルを必要とせず,好みの違いを推定する方法を提案する。実験の結果,トレーニングプロセスにマージン値を組み込むことで,報酬モデルの有効性が著しく向上することを示す実証的証拠が得られた。この比較分析は、報奨予測精度の観点から、我々のアプローチの優位性を実証するだけでなく、実用的応用におけるその有効性も強調する。

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