論文の概要: The Power of Active Multi-Task Learning in Reinforcement Learning from Human Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11226v1
• Date: Sat, 18 May 2024 08:29:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-21 18:48:01.286800
• Title: The Power of Active Multi-Task Learning in Reinforcement Learning from Human Feedback
• Title（参考訳）: ヒューマンフィードバックによる強化学習におけるアクティブマルチタスク学習の力
• Authors: Ruitao Chen, Liwei Wang,
• Abstract要約: 人間のフィードバックからの強化学習は、大きな言語モデルの性能向上に寄与している。 我々は、RLHFをコンテキストデュエルバンディット問題として定式化し、共通の線形表現を仮定する。 我々は、$varepsilon-$optimalを達成するために、ソースタスクのサンプルの複雑さを著しく低減することができることを証明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.388205905012423
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement learning from human feedback (RLHF) has contributed to performance improvements in large language models. To tackle its reliance on substantial amounts of human-labeled data, a successful approach is multi-task representation learning, which involves learning a high-quality, low-dimensional representation from a wide range of source tasks. In this paper, we formulate RLHF as the contextual dueling bandit problem and assume a common linear representation. We demonstrate that the sample complexity of source tasks in multi-task RLHF can be reduced by considering task relevance and allocating different sample sizes to source tasks with varying task relevance. We further propose an algorithm to estimate task relevance by a small number of additional data and then learn a policy. We prove that to achieve $\varepsilon-$optimal, the sample complexity of the source tasks can be significantly reduced compared to uniform sampling. Additionally, the sample complexity of the target task is only linear in the dimension of the latent space, thanks to representation learning.
• 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性能向上に寄与している。 大量の人ラベルデータに依存するために、マルチタスク表現学習が成功し、様々なソースタスクから高品質で低次元の表現を学習する。 本稿では,RLHFをコンテキストデュエルバンディット問題として定式化し,共通線型表現を仮定する。 マルチタスクRLHFにおけるソースタスクのサンプル複雑性は、タスク関連性を考慮して、異なるサンプルサイズを様々なタスク関連性でソースタスクに割り当てることによって低減できることを示す。 さらに,少数の追加データを用いてタスク関連性を推定し,ポリシーを学習するアルゴリズムを提案する。 我々は,$\varepsilon-$optimalを達成するために,一様サンプリングと比較して,ソースタスクのサンプルの複雑さを著しく低減できることを示した。 さらに、目的のタスクのサンプルの複雑さは、表現学習のおかげで、潜在空間の次元においてのみ線形である。

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