論文の概要: Is DPO Superior to PPO for LLM Alignment? A Comprehensive Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10719v2
• Date: Sun, 21 Apr 2024 11:58:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-23 20:37:54.737581
• Title: Is DPO Superior to PPO for LLM Alignment? A Comprehensive Study
• Title（参考訳）: LLMアライメントにおけるDPOはPPOに優越しているか? : 総合的研究
• Authors: Shusheng Xu, Wei Fu, Jiaxuan Gao, Wenjie Ye, Weilin Liu, Zhiyu Mei, Guangju Wang, Chao Yu, Yi Wu,
• Abstract要約: Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) は現在、大きな言語モデル(LLM)を人間の好みに合わせるために最も広く使われている手法である。 学術ベンチマークでは、最先端の結果は直接選好最適化(DPO)のような報酬のない手法によって達成されることが多い。 PPOは、あらゆるケースにおいて他のアライメント手法を超越し、挑戦的なコード競争において最先端の結果を得ることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.99550556866219
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) is currently the most widely used method to align large language models (LLMs) with human preferences. Existing RLHF methods can be roughly categorized as either reward-based or reward-free. Novel applications such as ChatGPT and Claude leverage reward-based methods that first learn a reward model and apply actor-critic algorithms, such as Proximal Policy Optimization (PPO). However, in academic benchmarks, state-of-the-art results are often achieved via reward-free methods, such as Direct Preference Optimization (DPO). Is DPO truly superior to PPO? Why does PPO perform poorly on these benchmarks? In this paper, we first conduct both theoretical and empirical studies on the algorithmic properties of DPO and show that DPO may have fundamental limitations. Moreover, we also comprehensively examine PPO and reveal the key factors for the best performances of PPO in fine-tuning LLMs. Finally, we benchmark DPO and PPO across a collection of RLHF testbeds, ranging from dialogue to code generation. Experiment results demonstrate that PPO is able to surpass other alignment methods in all cases and achieve state-of-the-art results in challenging code competitions.
• Abstract（参考訳）: Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) は現在、大きな言語モデル(LLM)を人間の好みに合わせるために最も広く使われている手法である。 既存のRLHF法は、報酬ベースまたは報酬フリーと大まかに分類できる。 ChatGPTやClaudeといった新しいアプリケーションは、報酬モデルを学び、PPO(Proximal Policy Optimization)のようなアクター批判アルゴリズムを適用する報酬ベースの手法を利用している。 しかしながら、学術ベンチマークでは、最先端の結果は直接選好最適化(DPO)のような報酬のない手法によって達成されることが多い。 DPOは本当にPPOより優れているか? なぜPPOはこれらのベンチマークでパフォーマンスが悪いのか? 本稿では,まずDPOのアルゴリズム特性に関する理論的および実証的研究を行い,DPOが基本的限界を持つことを示す。 さらに、PPOを網羅的に検討し、微調整LDMにおけるPPOの優れた性能の鍵となる要因を明らかにする。 最後に、DPOとPPOを対話からコード生成まで、RLHFテストベッドの集合でベンチマークする。 実験の結果、PPOはあらゆるケースにおいて他のアライメント手法を超越し、挑戦的なコード競争で最先端の結果を得ることができた。

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