論文の概要: Understanding the performance gap between online and offline alignment algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08448v1
• Date: Tue, 14 May 2024 09:12:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-15 14:38:24.836926
• Title: Understanding the performance gap between online and offline alignment algorithms
• Title（参考訳）: オンラインアライメントアルゴリズムとオフラインアライメントアルゴリズムのパフォーマンスギャップを理解する
• Authors: Yunhao Tang, Daniel Zhaohan Guo, Zeyu Zheng, Daniele Calandriello, Yuan Cao, Eugene Tarassov, Rémi Munos, Bernardo Ávila Pires, Michal Valko, Yong Cheng, Will Dabney,
• Abstract要約: オフラインのアルゴリズムは、ペアの分類が得意になるようにポリシーを訓練し、オンラインのアルゴリズムは世代ごとに良いことを示しています。 このことは、識別能力と生成能力の間のユニークな相互作用を示唆しており、これはサンプリングプロセスに大きく影響している。 我々の研究は、AIアライメントにおけるオンラインサンプリングの重要な役割に光を当て、オフラインアライメントアルゴリズムのある種の根本的な課題を示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.137832242488926
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement learning from human feedback (RLHF) is the canonical framework for large language model alignment. However, rising popularity in offline alignment algorithms challenge the need for on-policy sampling in RLHF. Within the context of reward over-optimization, we start with an opening set of experiments that demonstrate the clear advantage of online methods over offline methods. This prompts us to investigate the causes to the performance discrepancy through a series of carefully designed experimental ablations. We show empirically that hypotheses such as offline data coverage and data quality by itself cannot convincingly explain the performance difference. We also find that while offline algorithms train policy to become good at pairwise classification, it is worse at generations; in the meantime the policies trained by online algorithms are good at generations while worse at pairwise classification. This hints at a unique interplay between discriminative and generative capabilities, which is greatly impacted by the sampling process. Lastly, we observe that the performance discrepancy persists for both contrastive and non-contrastive loss functions, and appears not to be addressed by simply scaling up policy networks. Taken together, our study sheds light on the pivotal role of on-policy sampling in AI alignment, and hints at certain fundamental challenges of offline alignment algorithms.
• Abstract（参考訳）: 人間のフィードバックからの強化学習(RLHF)は、大規模言語モデルのアライメントのための標準フレームワークである。 しかし、オフラインアライメントアルゴリズムの人気が高まっているため、RLHFのオンラインサンプリングの必要性が高まっている。 報酬の過度な最適化のコンテキスト内では、オフラインメソッドよりもオンラインメソッドの明確な利点を示す実験のオープニングセットから始めます。 これにより、慎重に設計された実験的な改善を通じて、パフォーマンスの相違の原因を調べることができる。 オフラインデータカバレッジやデータ品質自体が性能の違いを説得力のある説明ができないという仮説を実証的に示す。 また、オフラインアルゴリズムはポリシーをペアワイドな分類に適するように訓練するが、世代によって悪くなる。一方、オンラインアルゴリズムによって訓練されたポリシーは世代ごとに良く、ペアワイドな分類には悪くなる。 このことは、識別能力と生成能力の間のユニークな相互作用を示唆しており、これはサンプリングプロセスに大きく影響している。 最後に、コントラストと非コントラストの両方の損失関数で性能差が持続し、単にポリシーネットワークのスケールアップによって対処されないように見える。 同時に、我々の研究は、AIアライメントにおけるオンラインサンプリングの重要部分について光を当て、オフラインアライメントアルゴリズムのある種の根本的な課題を示唆している。

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