論文の概要: D2PO: Discriminator-Guided DPO with Response Evaluation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01511v2
• Date: Wed, 7 Aug 2024 03:46:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-08 15:25:48.704279
• Title: D2PO: Discriminator-Guided DPO with Response Evaluation Models
• Title（参考訳）: D2PO:応答評価モデルを用いた識別器誘導型DPO
• Authors: Prasann Singhal, Nathan Lambert, Scott Niekum, Tanya Goyal, Greg Durrett,
• Abstract要約: 学習を通して嗜好が収集されるオンライン環境において,識別器誘導型DPOであるD2POを提案する。 金の選好を収集する際、これらは政策の訓練だけでなく、銀ラベルによる政策訓練のためのさらに総合的なデータに対する差別的な反応評価モデルを訓練するために利用します。 DPOで政策を訓練し、従来のPPOを上回り、政策モデルから分離した差別者を維持することの恩恵を受けるのが最も効果的である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.71853401569461
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Varied approaches for aligning language models have been proposed, including supervised fine-tuning, RLHF, and direct optimization methods such as DPO. Although DPO has rapidly gained popularity due to its straightforward training process and competitive results, there is an open question of whether there remain practical advantages of using a discriminator, like a reward model, to evaluate responses. We propose D2PO, discriminator-guided DPO, an approach for the online setting where preferences are being collected throughout learning. As we collect gold preferences, we use these not only to train our policy, but to train a discriminative response evaluation model to silver-label even more synthetic data for policy training. We explore this approach across a set of diverse tasks, including a realistic chat setting, we find that our approach leads to higher-quality outputs compared to DPO with the same data budget, and greater efficiency in terms of preference data requirements. Furthermore, we show conditions under which silver labeling is most helpful: it is most effective when training the policy with DPO, outperforming traditional PPO, and benefits from maintaining a separate discriminator from the policy model.
• Abstract（参考訳）: 教師付き微調整,RLHF,DPOなどの直接最適化など,言語モデルの整合性向上のためのアプローチが提案されている。 DPOは、直接的なトレーニングプロセスと競争結果によって急速に人気を博しているが、報酬モデルのような識別器を用いて応答を評価するという現実的な利点があるかどうかについては、未解決の問題がある。 学習を通して嗜好が収集されるオンライン環境におけるD2PO, D2POを提案する。 金の選好を収集する際、これらは政策の訓練だけでなく、銀ラベルによる政策訓練のためのさらに総合的なデータに対する差別的な反応評価モデルを訓練するために利用します。 我々は、現実的なチャット設定を含む一連の多様なタスクにわたってこのアプローチを探求し、我々のアプローチが、同じデータ予算を持つDPOと比較して高品質なアウトプットを導き、好みのデータ要求の観点でより効率の良いものにすることを発見した。 さらに、DPOで政策を訓練する際に最も効果的であり、従来のPPOよりも優れており、政策モデルとは別の差別者を維持する利点があることを示す。

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