論文の概要: Stepwise Alignment for Constrained Language Model Policy Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11049v3
• Date: Mon, 21 Oct 2024 00:42:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 17:02:28.540958
• Title: Stepwise Alignment for Constrained Language Model Policy Optimization
• Title（参考訳）: 制約付き言語モデルポリシー最適化のためのステップワイズアライメント
• Authors: Akifumi Wachi, Thien Q. Tran, Rei Sato, Takumi Tanabe, Youhei Akimoto,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)を用いたAIシステムの現実的な応用には、安全性と信頼性が不可欠である 本稿では、安全制約下での報酬を最大化するために、言語モデルポリシーの最適化問題として、人間の価値アライメントを定式化する。 SACPOの背景にある重要な考え方の1つは、報酬と安全を取り入れた最適な政策は、報酬に整合した政策から直接得ることができるということである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.986006070964772
• License:
• Abstract: Safety and trustworthiness are indispensable requirements for real-world applications of AI systems using large language models (LLMs). This paper formulates human value alignment as an optimization problem of the language model policy to maximize reward under a safety constraint, and then proposes an algorithm, Stepwise Alignment for Constrained Policy Optimization (SACPO). One key idea behind SACPO, supported by theory, is that the optimal policy incorporating reward and safety can be directly obtained from a reward-aligned policy. Building on this key idea, SACPO aligns LLMs step-wise with each metric while leveraging simple yet powerful alignment algorithms such as direct preference optimization (DPO). SACPO offers several advantages, including simplicity, stability, computational efficiency, and flexibility of algorithms and datasets. Under mild assumptions, our theoretical analysis provides the upper bounds on optimality and safety constraint violation. Our experimental results show that SACPO can fine-tune Alpaca-7B better than the state-of-the-art method in terms of both helpfulness and harmlessness.
• Abstract（参考訳）: 安全性と信頼性は、大規模言語モデル(LLM)を使用したAIシステムの現実的な応用には必須の要件である。 本稿では,安全制約の下で報酬を最大化するために,言語モデルポリシーの最適化問題として人的価値アライメントを定式化し,次に,制約付きポリシー最適化のためのステップワイドアライメント(SACPO)を提案する。 SACPOの背景にある重要な考え方の1つは、報酬と安全を取り入れた最適な政策は、報酬に整合した政策から直接得ることができるということである。 このキーとなるアイデアに基づいて、SACPOは、直接選好最適化(DPO)のような単純だが強力なアライメントアルゴリズムを活用しながら、LLMを各メトリックと段階的に整列する。 SACPOには、単純さ、安定性、計算効率、アルゴリズムとデータセットの柔軟性など、いくつかの利点がある。 軽微な仮定の下で、我々の理論解析は最適性と安全制約違反の上限を提供する。 以上の結果から, SACPOはAlpaca-7Bを最先端法より微調整し, 安全性と無害性を両立できることが示唆された。

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