論文の概要: Direct Preference Optimization With Unobserved Preference Heterogeneity: The Necessity of Ternary Preferences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15065v2
• Date: Fri, 17 Oct 2025 21:49:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:01.896274
• Title: Direct Preference Optimization With Unobserved Preference Heterogeneity: The Necessity of Ternary Preferences
• Title（参考訳）: 非観測的選好不均一性を用いた直接選好最適化:3次選好の必要性
• Authors: Keertana Chidambaram, Karthik Vinay Seetharaman, Vasilis Syrgkanis,
• Abstract要約: Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) は、大きな言語モデルと人間の価値の整合の中心となっている。 最近の選択肢であるDPO(Direct Preference Optimization)は、好みを直接最適化することでパイプラインを単純化している。 生成モデルアライメントにおける多様なユーザに対する公平性とパーソナライズのための理論的かつアルゴリズム的なフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.686788596611246
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) has become central to aligning large language models with human values, typically by first learning a reward model from preference data which is then used to update the model with reinforcement learning. Recent alternatives such as Direct Preference Optimization (DPO) simplify this pipeline by directly optimizing on preferences. However, both approaches often assume uniform annotator preferences and rely on binary comparisons, overlooking two key limitations: the diversity of human evaluators and the limitations of pairwise feedback. In this work, we address both these issues. First, we connect preference learning in RLHF with the econometrics literature and show that binary comparisons are insufficient for identifying latent user preferences from finite user data and infinite users, while (even incomplete) rankings over three or more responses ensure identifiability. Second, we introduce methods to incorporate heterogeneous preferences into alignment algorithms. We develop an Expectation-Maximization adaptation of DPO that discovers latent annotator types and trains a mixture of LLMs accordingly. Then we propose an aggregation algorithm using a min-max regret fairness criterion to produce a single generative policy with equitable performance guarantees. Together, these contributions establish a theoretical and algorithmic framework for fairness and personalization for diverse users in generative model alignment.
• Abstract（参考訳）: Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) は、大規模言語モデルと人間の価値を整合させる中心となり、典型的には、優先データから報酬モデルを学び、強化学習でモデルを更新する。 最近の選択肢であるDPO(Direct Preference Optimization)は、好みを直接最適化することでパイプラインを単純化している。 しかしながら、どちらのアプローチも一様アノテータの好みを仮定し、二項比較に頼り、人間の評価者の多様性とペアのフィードバックの限界という2つの重要な制限を見越す。 本研究では,これら2つの課題に対処する。 まず、RLHFにおける選好学習と計量学の文献を結びつけ、有限ユーザデータと無限ユーザから潜在ユーザの選好を識別するにはバイナリ比較が不十分であることを示す。 次に,不均一な選好をアライメントアルゴリズムに組み込む手法を提案する。 我々はDPOの予測最大化適応を開発し、遅延アノテータ型を発見し、それに応じてLLMの混合を訓練する。 そこで本研究では,min-max regret Fairness criterion を用いたアグリゲーションアルゴリズムを提案する。 これらの貢献により、生成モデルアライメントにおける多様なユーザのための公平性とパーソナライズのための理論的かつアルゴリズム的な枠組みが確立される。

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