論文の概要: RLHF Workflow: From Reward Modeling to Online RLHF

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07863v2
• Date: Wed, 12 Jun 2024 04:40:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-13 22:14:47.853564
• Title: RLHF Workflow: From Reward Modeling to Online RLHF
• Title（参考訳）: RLHFワークフロー:リワードモデリングからオンラインRLHFへ
• Authors: Hanze Dong, Wei Xiong, Bo Pang, Haoxiang Wang, Han Zhao, Yingbo Zhou, Nan Jiang, Doyen Sahoo, Caiming Xiong, Tong Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,RLHF(Online Iterative Reinforcement Learning from Human Feedback)のワークフローについて報告する。 RLHFは、最近の大規模言語モデル(LLM)文学において、オフライン言語よりもはるかに優れていると広く報告されている。 教師付き微調整(SFT)と反復RLHFは,完全なオープンソースデータセットを用いて最先端の性能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）: 79.83927049253924
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present the workflow of Online Iterative Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) in this technical report, which is widely reported to outperform its offline counterpart by a large margin in the recent large language model (LLM) literature. However, existing open-source RLHF projects are still largely confined to the offline learning setting. In this technical report, we aim to fill in this gap and provide a detailed recipe that is easy to reproduce for online iterative RLHF. In particular, since online human feedback is usually infeasible for open-source communities with limited resources, we start by constructing preference models using a diverse set of open-source datasets and use the constructed proxy preference model to approximate human feedback. Then, we discuss the theoretical insights and algorithmic principles behind online iterative RLHF, followed by a detailed practical implementation. Our trained LLM, LLaMA-3-8B-SFR-Iterative-DPO-R, achieves impressive performance on LLM chatbot benchmarks, including AlpacaEval-2, Arena-Hard, and MT-Bench, as well as other academic benchmarks such as HumanEval and TruthfulQA. We have shown that supervised fine-tuning (SFT) and iterative RLHF can obtain state-of-the-art performance with fully open-source datasets. Further, we have made our models, curated datasets, and comprehensive step-by-step code guidebooks publicly available. Please refer to https://github.com/RLHFlow/RLHF-Reward-Modeling and https://github.com/RLHFlow/Online-RLHF for more detailed information.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,人間フィードバックからのオンライン反復強化学習(RLHF)のワークフローを,近年の大規模言語モデル(LLM)文学において,オフライン言語よりも優れていることが広く報告されている。 しかし、既存のオープンソースのRLHFプロジェクトは、まだオフラインの学習環境に限られている。 本稿では,このギャップを埋め,オンライン反復RLHFの再現が容易な詳細なレシピを提供することを目的とする。 特に、オンラインの人的フィードバックは通常、限られたリソースを持つオープンソースコミュニティでは実現できないため、さまざまなオープンソースデータセットを使用して好みモデルを構築し、構築されたプロキシ選好モデルを使用して、人間のフィードバックを近似することから始める。 次に、オンライン反復RLHFの背後にある理論的洞察とアルゴリズム原理について議論し、さらに詳細な実践的な実装を行った。 トレーニングしたLLM, LLaMA-3-8B-SFR-Iterative-DPO-Rは, AlpacaEval-2, Arena-Hard, MT-Bench, およびHumanEval, TruthfulQAなどの他の学術ベンチマークなど, LLM チャットボットベンチマークにおいて優れた性能を発揮する。 我々は、教師付き微調整(SFT)と反復RLHFが、完全なオープンソースデータセットで最先端のパフォーマンスを得ることができることを示した。 さらに、私たちのモデル、キュレートされたデータセット、包括的なステップバイステップのコードガイドブックを公開しました。 詳細はhttps://github.com/RLHFlow/RLHF-Reward-Modelingとhttps://github.com/RLHFlow/Online-RLHFを参照してください。

関連論文リスト

• OpenCoder: The Open Cookbook for Top-Tier Code Large Language Models [70.72097493954067]
  コードのための大規模言語モデル(LLM)は、コード生成、推論タスク、エージェントシステムなど、さまざまな領域で必須になっている。 オープンアクセスのコード LLM はプロプライエタリなモデルの性能レベルに近づきつつあるが、高品質なコード LLM は依然として限られている。 トップクラスのコードLLMであるOpenCoderは、主要なモデルに匹敵するパフォーマンスを達成するだけでなく、研究コミュニティの"オープンクックブック"としても機能します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-07T17:47:25Z)
• Asynchronous RLHF: Faster and More Efficient Off-Policy RL for Language Models [11.624678008637623]
  RLHFにおける生成と学習の分離を提案する。 非同期トレーニングは、オンラインだが非政治的なRLHFという未調査の制度に依存している。 非同期RLHFのさらなる計算最適化について検討するが、性能上のコストがかかることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-23T19:59:50Z)
• How to Evaluate Reward Models for RLHF [51.31240621943791]
  我々は、RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)を通して強力な言語モデルを生成する能力を定量化する報酬モデルのための新しいベンチマークを導入する。 我々は,プロキシタスクの報酬モデルを評価することにより,下流LLM性能の予測モデルを構築した。 大規模クラウドソースによる人選好プラットフォーム上でのエンドツーエンドのRLHF実験をローンチした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-18T21:38:21Z)
• SAIL: Self-Improving Efficient Online Alignment of Large Language Models [56.59644677997827]
  人間のフィードバックからの強化学習は、大きな言語モデルを人間の好みに合わせるための重要な方法である。 近年の文献では、オンラインRLHF法の設計に焦点が当てられているが、統一された概念的定式化はいまだに欠けている。 提案手法は,計算オーバーヘッドを最小限に抑えたオープンソースデータセットのアライメント性能を著しく向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-21T18:05:35Z)
• Measuring memorization in RLHF for code completion [18.3607188787591]
  人間のフィードバックによる強化学習(RLHF)が,大規模モデルをユーザの好みに合わせる主要な手法となっている。 我々は、RLHFの各フェーズと直接選好学習を通じて、トレーニングデータの記憶がどのように表出し、伝播するかを分析する。 我々の研究は、RLHFが直接選好学習とは対照的に、大きな言語モデルを調整する際に、センシティブな選好データを抽出するリスクを軽減するための、より安全な方法であることを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T16:33:35Z)
• OpenRLHF: An Easy-to-use, Scalable and High-performance RLHF Framework [11.745186056668295]
  提案するOpenRLHFは,効率的なRLHFスケーリングを実現するオープンソースフレームワークである。 OpenRLHFは、Ray、vLLM、DeepSpeedを使用して70Bパラメータを超えるモデルのスケジューリングを再設計する。 Hugging Faceとシームレスに統合されたOpenRLHFは、最適化されたアルゴリズムとローンチスクリプトを備えたアウトオブボックスソリューションを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-20T01:04:40Z)
• TeaMs-RL: Teaching LLMs to Generate Better Instruction Datasets via Reinforcement Learning [7.9961739811640244]
  大規模言語モデルの開発は、人間のアノテーションに大きく依存することによる課題に直面することが多い。 この作業では、強化学習(Reinforcement Learning)へと方向転換します。 我々はRLを用いて、微調整だけで十分である基礎的な命令データセットを直接生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-13T16:57:57Z)
• Improving Reinforcement Learning from Human Feedback with Efficient Reward Model Ensemble [67.4269821365504]
  人間のフィードバックからの強化学習(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF)は、大きな言語モデルと人間の価値を整合させる手法として広く採用されている。 しかし、RLHFは限られた量の人間の嗜好データで訓練された報酬モデルに依存している。 報奨モデルによりより正確な予測が可能となる報奨アンサンブル法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-30T00:17:37Z)
• Aligning Large Multimodal Models with Factually Augmented RLHF [176.54751941088819]
  大規模マルチモーダルモデル(LMM)はモダリティにまたがって構築され、2つのモダリティ間のミスアライメントは「ハロシン化」をもたらす。 テキスト領域から視覚言語アライメントのタスクまで,RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)を適応させる。 本稿では、報酬モデルに付加的な事実情報を追加するFactually Augmented RLHFという新しいアライメントアルゴリズムを提案する。 提案手法は,テキストのみのGPT-4の性能レベルが94%であるLLaVA-Benchデータセットにおいて,顕著な改善を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-25T20:59:33Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。