論文の概要: Weak-to-Strong Extrapolation Expedites Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16792v2
• Date: Wed, 22 May 2024 19:33:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-25 05:30:39.937506
• Title: Weak-to-Strong Extrapolation Expedites Alignment
• Title（参考訳）: 弱-ストロング外挿処理の迅速化
• Authors: Chujie Zheng, Ziqi Wang, Heng Ji, Minlie Huang, Nanyun Peng,
• Abstract要約: モデルと人間の嗜好との整合性を高めるために,ExPOと呼ばれる手法を提案する。 ExPOは市販のDPO/RLHFモデルを一貫して改善することを示した。 我々は、アライメントトレーニング中に学んだ報酬信号を増幅するExPOの本質に光を当てた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 135.12769233630362
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The open-source community is experiencing a surge in the release of large language models (LLMs) that are trained to follow instructions and align with human preference. However, further training to improve them still requires expensive computational resources and data annotations. Is it possible to bypass additional training and cost-effectively acquire better-aligned models? Inspired by the literature on model interpolation, we propose a simple method called ExPO to boost LLMs' alignment with human preference. Utilizing a model that has undergone alignment training (e.g., via DPO or RLHF) and its initial SFT checkpoint, ExPO directly obtains a better-aligned model by extrapolating from the weights of the initial and the aligned models, which implicitly optimizes the alignment objective via first-order approximation. Through experiments with twelve open-source LLMs on HuggingFace, we demonstrate that ExPO consistently improves off-the-shelf DPO/RLHF models, as evaluated on the mainstream LLM benchmarks AlpacaEval 2.0 and MT-Bench. Moreover, ExPO exhibits remarkable scalability across various model sizes (from 1.8B to 70B) and capabilities. Through controlled experiments and further empirical analyses, we shed light on the essence of ExPO amplifying the reward signal learned during alignment training. Our work demonstrates the efficacy of model extrapolation in expediting the alignment of LLMs with human preference, suggesting a promising direction for future research.
• Abstract（参考訳）: オープンソースコミュニティは、指示に従うように訓練され、人間の好みに合わせている大規模な言語モデル(LLM)のリリースが急増している。 しかし、それらを改善するためのさらなるトレーニングには、高価な計算リソースとデータアノテーションが必要である。 追加のトレーニングを回避し、コスト効率のよいモデルを取得することは可能か? モデル補間に関する文献に触発されて,人間の好みに合わせたLLMのアライメントを高めるためのExPOと呼ばれる簡単な手法を提案する。 例えば、アライメントトレーニングを受けたモデル(例えば、DPOまたはRLHF)とその初期SFTチェックポイントを使用して、ExPOは、初期モデルとアライメントモデルの重みから外挿することで、アライメント目標を1次近似によって暗黙的に最適化することで、直列モデルを得る。 HuggingFace上での12のオープンソースLLMによる実験により、主要なLLMベンチマークAlpacaEval 2.0とMT-Benchで評価されるように、ExPOは市販のDPO/RLHFモデルを一貫して改善することを示した。 さらに、ExPOは、さまざまなモデルサイズ(1.8Bから70Bまで)と機能に優れたスケーラビリティを示しています。 制御実験とさらなる実験分析により,アライメントトレーニング中に学習した報酬信号を増幅するExPOの本質に光を当てた。 本研究は,LLMと人間の嗜好の一致を早めるためのモデル外挿法の有効性を実証し,今後の研究に期待できる方向を示唆する。

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