論文の概要: Preference Fine-Tuning of LLMs Should Leverage Suboptimal, On-Policy Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14367v1
• Date: Mon, 22 Apr 2024 17:20:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-23 13:08:10.041453
• Title: Preference Fine-Tuning of LLMs Should Leverage Suboptimal, On-Policy Data
• Title（参考訳）: 最適・オン・ポリティクスデータを活用するLLMの選好微調整
• Authors: Fahim Tajwar, Anikait Singh, Archit Sharma, Rafael Rafailov, Jeff Schneider, Tengyang Xie, Stefano Ermon, Chelsea Finn, Aviral Kumar,
• Abstract要約: 好みラベルからの学習は、微調整された大きな言語モデルにおいて重要な役割を果たす。 好みの微調整には、教師付き学習、オンライン強化学習(RL)、コントラスト学習など、いくつかの異なるアプローチがある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 102.16105233826917
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Learning from preference labels plays a crucial role in fine-tuning large language models. There are several distinct approaches for preference fine-tuning, including supervised learning, on-policy reinforcement learning (RL), and contrastive learning. Different methods come with different implementation tradeoffs and performance differences, and existing empirical findings present different conclusions, for instance, some results show that online RL is quite important to attain good fine-tuning results, while others find (offline) contrastive or even purely supervised methods sufficient. This raises a natural question: what kind of approaches are important for fine-tuning with preference data and why? In this paper, we answer this question by performing a rigorous analysis of a number of fine-tuning techniques on didactic and full-scale LLM problems. Our main finding is that, in general, approaches that use on-policy sampling or attempt to push down the likelihood on certain responses (i.e., employ a "negative gradient") outperform offline and maximum likelihood objectives. We conceptualize our insights and unify methods that use on-policy sampling or negative gradient under a notion of mode-seeking objectives for categorical distributions. Mode-seeking objectives are able to alter probability mass on specific bins of a categorical distribution at a fast rate compared to maximum likelihood, allowing them to relocate masses across bins more effectively. Our analysis prescribes actionable insights for preference fine-tuning of LLMs and informs how data should be collected for maximal improvement.
• Abstract（参考訳）: 好みラベルからの学習は、微調整された大きな言語モデルにおいて重要な役割を果たす。 好みの微調整には、教師付き学習、オンライン強化学習(RL)、コントラスト学習など、いくつかの異なるアプローチがある。 異なる手法は異なる実装のトレードオフと性能の違いを持ち、既存の経験的発見は異なる結論を示し、例えば、オンラインRLが優れた微調整結果を得るために非常に重要であることを示す結果もある。 好みのデータを使って微調整する上で,どのようなアプローチが重要であるのか? 本稿では, ドクティックおよびフルスケールLLM問題における多数の微調整手法を厳密に分析することにより, この問題に対処する。 我々の主な発見は、一般に、オンラインサンプリングを使用するアプローチや、特定の応答(すなわち、"負の勾配"を採用する)に対する可能性を押し下げようとするアプローチが、オフラインおよび最大可能性目標を上回っていることである。 我々は, カテゴリー分布のモード探索目標という概念の下で, オンラインサンプリングや負の勾配を利用する手法を概念化し, 統一する。 モード探索の目的は、カテゴリー分布の特定のビンの確率質量を最大確率よりも速い速度で変化させることで、ビンをまたいでより効率的に質量を移動させることができる。 本分析では,LLMの選好微調整に関する実用的な知見を定式化し,最大改善のためのデータ収集方法について報告する。

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