論文の概要: Provably Mitigating Overoptimization in RLHF: Your SFT Loss is Implicitly an Adversarial Regularizer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16436v2
• Date: Mon, 04 Nov 2024 06:17:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:45:18.729995
• Title: Provably Mitigating Overoptimization in RLHF: Your SFT Loss is Implicitly an Adversarial Regularizer
• Title（参考訳）: RLHFにおける過度な最適化:あなたのSFT損失は必然的に逆正則化器である
• Authors: Zhihan Liu, Miao Lu, Shenao Zhang, Boyi Liu, Hongyi Guo, Yingxiang Yang, Jose Blanchet, Zhaoran Wang,
• Abstract要約: 人間の嗜好を学習する際の分布変化と不確実性の一形態として,不一致の原因を同定する。 過度な最適化を緩和するために、まず、逆選択された報酬モデルに最適なポリシーを選択する理論アルゴリズムを提案する。 報奨モデルとそれに対応する最適ポリシーの等価性を用いて、優先最適化損失と教師付き学習損失を組み合わせた単純な目的を特徴とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.09480867526656
• License:
• Abstract: Aligning generative models with human preference via RLHF typically suffers from overoptimization, where an imperfectly learned reward model can misguide the generative model to output undesired responses. We investigate this problem in a principled manner by identifying the source of the misalignment as a form of distributional shift and uncertainty in learning human preferences. To mitigate overoptimization, we first propose a theoretical algorithm that chooses the best policy for an adversarially chosen reward model; one that simultaneously minimizes the maximum likelihood estimation of the loss and a reward penalty term. Here, the reward penalty term is introduced to prevent the policy from choosing actions with spurious high proxy rewards, resulting in provable sample efficiency of the algorithm under a partial coverage style condition. Moving from theory to practice, the proposed algorithm further enjoys an equivalent but surprisingly easy-to-implement reformulation. Using the equivalence between reward models and the corresponding optimal policy, the algorithm features a simple objective that combines: (i) a preference optimization loss that directly aligns the policy with human preference, and (ii) a supervised learning loss that explicitly imitates the policy with a (suitable) baseline distribution. In the context of aligning large language models (LLM), this objective fuses the direct preference optimization (DPO) loss with the supervised fine-tuning (SFT) loss to help mitigate the overoptimization towards undesired responses, for which we name the algorithm Regularized Preference Optimization (RPO). Experiments of aligning LLMs demonstrate the improved performance of RPO compared with DPO baselines. Our work sheds light on the interplay between preference optimization and SFT in tuning LLMs with both theoretical guarantees and empirical evidence.
• Abstract（参考訳）: RLHFを介して人好みの生成モデルを調整することは、通常過度な最適化に悩まされ、不完全な学習された報酬モデルが生成モデルを誤導し、望ましくない応答を出力する。 本研究では,人間の嗜好の学習における分布変化と不確実性の一形態として,誤認識の源泉を同定し,この問題を原則的に検討する。 過度最適化を緩和するために、まず、逆選択された報酬モデルに対して最適なポリシーを選択する理論アルゴリズムを提案し、損失の最大推定と報酬の補償項を同時に最小化する。 ここでは、報酬報酬項を導入して、ポリシーがスパイラルな高いプロキシ報酬を持つアクションを選択するのを防ぎ、部分カバレッジスタイルの条件下でアルゴリズムの証明可能なサンプル効率を実現する。 理論から実践へと移行し、提案アルゴリズムはさらに等価だが驚くほど簡単に実装できる改革を享受する。 報酬モデルとそれに対応する最適ポリシーの等価性を用いて、アルゴリズムは以下のことを組み合わせた単純な目的を特徴付ける。 一 政策を直接人間の嗜好と整合させる選好最適化損失 (二)(好適な)ベースライン分布でポリシーを明示的に模倣した教師付き学習損失。 大規模言語モデル(LLM)の整合性において、この目的は、直接選好最適化(DPO)損失と教師付き微調整(SFT)損失を融合させ、不要な応答に対する過度な最適化を緩和し、アルゴリズムを正規化選好最適化(RPO)と呼ぶ。 LLMの配向実験は、DPOベースラインと比較してRPOの性能が向上したことを示している。 我々の研究は、LLMを理論的保証と経験的証拠の両方でチューニングする際の、選好最適化とSFTの相互作用に光を当てている。

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