論文の概要: RLHF Deciphered: A Critical Analysis of Reinforcement Learning from Human Feedback for LLMs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08555v1
- Date: Fri, 12 Apr 2024 15:54:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-15 14:37:30.566367
- Title: RLHF Deciphered: A Critical Analysis of Reinforcement Learning from Human Feedback for LLMs
- Title（参考訳）: RLHF解読:LLMのための人間フィードバックからの強化学習の批判的分析
- Authors: Shreyas Chaudhari, Pranjal Aggarwal, Vishvak Murahari, Tanmay Rajpurohit, Ashwin Kalyan, Karthik Narasimhan, Ameet Deshpande, Bruno Castro da Silva,
- Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)を訓練し、人間の効果的なアシスタントとして機能させるには、慎重に検討する必要がある。
有望なアプローチとして、人間からのフィードバック(RLHF)からの強化学習がある。
本稿では、強化学習原理のレンズを通してRLHFを分析し、その基礎を理解する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.386699863989335
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: State-of-the-art large language models (LLMs) have become indispensable tools for various tasks. However, training LLMs to serve as effective assistants for humans requires careful consideration. A promising approach is reinforcement learning from human feedback (RLHF), which leverages human feedback to update the model in accordance with human preferences and mitigate issues like toxicity and hallucinations. Yet, an understanding of RLHF for LLMs is largely entangled with initial design choices that popularized the method and current research focuses on augmenting those choices rather than fundamentally improving the framework. In this paper, we analyze RLHF through the lens of reinforcement learning principles to develop an understanding of its fundamentals, dedicating substantial focus to the core component of RLHF -- the reward model. Our study investigates modeling choices, caveats of function approximation, and their implications on RLHF training algorithms, highlighting the underlying assumptions made about the expressivity of reward. Our analysis improves the understanding of the role of reward models and methods for their training, concurrently revealing limitations of the current methodology. We characterize these limitations, including incorrect generalization, model misspecification, and the sparsity of feedback, along with their impact on the performance of a language model. The discussion and analysis are substantiated by a categorical review of current literature, serving as a reference for researchers and practitioners to understand the challenges of RLHF and build upon existing efforts.
- Abstract（参考訳）: 最先端の大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクに欠かせないツールとなっている。
しかし、人間のための効果的なアシスタントとしてLLMを訓練するには、慎重に考慮する必要がある。
有望なアプローチは、人間からのフィードバック(RLHF)からの強化学習であり、人間の好みに応じてモデルを更新し、毒性や幻覚などの問題を緩和する。
しかし、LLMに対するRLHFの理解は、この手法を普及させた初期の設計選択と大きく絡み合っており、現在の研究は、フレームワークを根本的に改善するのではなく、これらの選択を拡大することに重点を置いている。
本稿では,RLHFを強化学習原理のレンズを通して解析し,その基礎の理解を深め,報酬モデルであるRLHFのコアコンポーネントに大きく焦点をあてる。
本研究は,RLHFトレーニングアルゴリズムにおけるモデル選択,関数近似の注意点,およびそれらの意味について検討し,報酬の表現性に関する基礎的な仮定を明らかにする。
我々の分析は、現在の方法論の限界を同時に明らかにし、報酬モデルと訓練方法の役割の理解を改善します。
言語モデルの性能に影響を及ぼすとともに、誤一般化、モデル不特定、フィードバックの空間性など、これらの制限を特徴付ける。
議論と分析は、研究者や実践者がRLHFの課題を理解し、既存の取り組みを構築するための参考となる、現在の文献の分類学的レビューによって裏付けられている。
関連論文リスト
- Self-Evolved Reward Learning for LLMs [45.6910747154447]
RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)は、言語モデルと人間の嗜好を整合させる重要な手法である。
本稿では、RMが反復的に自己改善するための追加のトレーニングデータを生成する新しいアプローチである自己進化リワード学習(SER:Self-Evolved Reward Learning)を提案する。
以上の結果から,人間による注釈付きデータであっても,自己フィードバックから学習することで,RM性能が向上することが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-01T07:29:03Z) - Insights from the Inverse: Reconstructing LLM Training Goals Through Inverse RL [7.988692259455583]
Reinforcement Learning from Human Feedbackで訓練された大規模言語モデル(LLM)は、目覚ましい能力を示しているが、その基盤となる報酬関数や意思決定プロセスは不透明である。
本稿では, 逆強化学習(IRL)を用いて暗黙の報酬関数を復元することにより, LLMを解釈する新しい手法を提案する。
我々は,ヒトの嗜好を予測する上で,最大80.40%の精度を達成できる報酬モデルを抽出し,様々な大きさの毒性アライメントLDMについて実験を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-16T12:14:25Z) - Bi-Factorial Preference Optimization: Balancing Safety-Helpfulness in Language Models [94.39278422567955]
人間の嗜好を微調整した大型言語モデル(LLM)は、その能力向上に成功している。
しかし、微調整中のLLMの安全性確保は依然として重要な懸念事項である。
本稿では,BFPO(Bi-Factorial Preference Optimization)と呼ばれる教師あり学習フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-27T17:31:21Z) - Exploratory Preference Optimization: Harnessing Implicit Q*-Approximation for Sample-Efficient RLHF [82.7679132059169]
人間のフィードバックから強化学習が言語モデルのアライメントのための中心的なツールとして登場した。
我々は、RLHFにおけるオンライン探索のための新しいアルゴリズム、Exploratory Preference Optimization (XPO)を提案する。
XPOは証明可能な最強の保証と有望な経験的パフォーマンスを享受しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-31T17:39:06Z) - Iterative Data Smoothing: Mitigating Reward Overfitting and
Overoptimization in RLHF [79.98542868281471]
強化学習(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF)は、言語モデルを人間中心の値と密接に整合させる手法である。
学習した報奨モデルに対して過度に最適化すると、最終的には真の目的が損なわれることが観察された。
本稿では、これらの問題を考察し、「Iterative Data Smoothing」(IDS)と呼ばれる改良された報酬学習アルゴリズムの設計に理論的知見を活用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-29T17:43:42Z) - A Survey of Reinforcement Learning from Human Feedback [28.92654784501927]
人間からのフィードバックからの強化学習(RLHF)は、工学的な報酬関数に頼るのではなく、人間のフィードバックから学習する強化学習(RL)の一種である。
本稿では、RLHFの基礎を概観し、RLエージェントとヒューマンインプットの複雑なダイナミクスを探求する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-22T18:58:06Z) - The History and Risks of Reinforcement Learning and Human Feedback [0.16843915833103415]
人間からのフィードバックからの強化学習(RLHF)は、大規模言語モデルをより使いやすく、より効果的にするための強力なテクニックとして登場した。
RLHFプロセスの中核は、最適化のための報酬関数として機能する人間の好みのモデルのトレーニングと利用である。
RLHF報酬モデルはしばしばパフォーマンスの達成の中心として言及されるが、能力、評価、トレーニング方法、オープンソースのモデルに関する記述はごくわずかである。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-20T15:45:16Z) - SALMON: Self-Alignment with Instructable Reward Models [80.83323636730341]
本稿では,基本言語モデルと人間の監督を最小限に整合させる新しいアプローチ,すなわちSALMONを提案する。
私たちはDromedary-2という名のAIアシスタントを開発しており、コンテキスト内学習には6つの例と31の人間定義原則しかありません。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-09T17:56:53Z) - Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO [81.01936993929127]
大規模言語モデル (LLMs) は、人工知能の進歩のためのブループリントを定式化した。
人間のフィードバックによる強化学習(RLHF)がこの追求を支える重要な技術パラダイムとして出現する。
本稿では、RLHFの枠組みを解明し、PPOの内部構造を再評価し、PPOアルゴリズムを構成する部分が政策エージェントの訓練にどのように影響するかを考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-11T01:55:24Z) - Post Hoc Explanations of Language Models Can Improve Language Models [43.2109029463221]
AMPLIFY(Post Hoc Explanations)を用いたインコンテキスト学習の活用によるモデル性能向上のための新しいフレームワークを提案する。
我々は,各入力特徴がモデル予測に与える影響を抽出し,帰属スコア(説明)を出力するポストホック説明手法を活用する。
AMPLIFYは,幅広いタスクに対して約10～25%の精度向上を実現している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-19T04:46:04Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。