論文の概要: Learn Your Reference Model for Real Good Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09656v4
• Date: Tue, 25 Feb 2025 10:19:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-26 17:42:44.059165
• Title: Learn Your Reference Model for Real Good Alignment
• Title（参考訳）: リアルアライメントのための参照モデルを学ぶ
• Authors: Alexey Gorbatovski, Boris Shaposhnikov, Alexey Malakhov, Nikita Surnachev, Yaroslav Aksenov, Ian Maksimov, Nikita Balagansky, Daniil Gavrilov,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)アライメントのためのオフラインメソッドは、過度な最適化の影響を受けやすい。 我々は、トレーニングプロセスを通して参照ポリシーを動的に更新する、Trust Regionと呼ばれるオフラインアライメント手法の新たなパラダイムを提案する。 この結果から,TRアライメント手法は過度な最適化を効果的に軽減し,初期基準ポリシからかなり逸脱したモデルでも高い性能を維持することができることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.091688550418396
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite the fact that offline methods for Large Language Models (LLMs) alignment do not require a direct reward model, they remain susceptible to overoptimization. This issue arises when the trained model deviates excessively from the reference policy, leading to a decrease in sample quality. We propose a new paradigm of offline alignment methods, called Trust Region (including variants TR-DPO, TR-IPO, TR-KTO), which dynamically updates the reference policy throughout the training process. Our results show that TR alignment methods effectively mitigate overoptimization, enabling models to maintain strong performance even when substantially deviating from the initial reference policy. We demonstrate the efficacy of these approaches not only through toy examples that exhibit reduced overoptimization, but also through direct, side-by-side comparisons in specific tasks such as helpful and harmless dialogue, as well as summarization, where they surpass conventional methods. Additionally, we report significant improvements in general-purpose assistant setups with the Llama3 model on the AlpacaEval 2 and Arena-Hard benchmarks, highlighting the advantages of Trust Region methods over classical approaches.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)アライメントのためのオフラインメソッドは直接的な報酬モデルを必要としないという事実にもかかわらず、過度な最適化の影響を受けやすい。 この問題は、トレーニングされたモデルが参照ポリシーから過度に逸脱し、サンプルの品質が低下するときに発生する。 本稿では,トレーニングプロセスを通じて参照ポリシーを動的に更新する,Trust Region(TR-DPO,TR-IPO,TR-KTOを含む)と呼ばれるオフラインアライメント手法の新たなパラダイムを提案する。 この結果から,TRアライメント手法は過度な最適化を効果的に軽減し,初期基準ポリシからかなり逸脱したモデルでも高い性能を維持することができることがわかった。 提案手法の有効性は,過度な最適化を減らした玩具の例だけでなく,補助的かつ無害な対話や,従来の手法を超越した要約といった特定のタスクにおいて,直接,左右に比較することで実証する。 さらに、AlpacaEval 2 と Arena-Hard ベンチマークにおける Llama3 モデルによる汎用アシスタントのセットアップの大幅な改善を報告し、古典的アプローチよりもTrust Region 手法の利点を強調した。

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