論文の概要: RLHF Deciphered: A Critical Analysis of Reinforcement Learning from Human Feedback for LLMs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08555v2
- Date: Tue, 16 Apr 2024 00:22:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-17 11:43:48.360193
- 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。
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