論文の概要: Robust Preference Optimization through Reward Model Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19316v1
• Date: Wed, 29 May 2024 17:39:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 15:52:40.451371
• Title: Robust Preference Optimization through Reward Model Distillation
• Title（参考訳）: 逆モデル蒸留によるロバスト選好最適化
• Authors: Adam Fisch, Jacob Eisenstein, Vicky Zayats, Alekh Agarwal, Ahmad Beirami, Chirag Nagpal, Pete Shaw, Jonathan Berant,
• Abstract要約: 言語モデル (LM) は、好みのアノテーションから派生した報酬関数を最大化する。 DPOは、報酬モデルや強化学習を適用することなく、優先データに直接ポリシーを訓練する一般的なオフラインアライメント手法である。 この現象を解析し, 生成対よりも真の嗜好分布のより良いプロキシを得るため, 蒸留を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.65844394615702
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Language model (LM) post-training (or alignment) involves maximizing a reward function that is derived from preference annotations. Direct Preference Optimization (DPO) is a popular offline alignment method that trains a policy directly on preference data without the need to train a reward model or apply reinforcement learning. However, typical preference datasets have only a single, or at most a few, annotation per preference pair, which causes DPO to overconfidently assign rewards that trend towards infinite magnitude. This frequently leads to degenerate policies, sometimes causing even the probabilities of the preferred generations to go to zero. In this work, we analyze this phenomenon and propose distillation to get a better proxy for the true preference distribution over generation pairs: we train the LM to produce probabilities that match the distribution induced by a reward model trained on the preference data. Moreover, to account for uncertainty in the reward model we are distilling from, we optimize against a family of reward models that, as a whole, is likely to include at least one reasonable proxy for the preference distribution. Our results show that distilling from such a family of reward models leads to improved robustness to distribution shift in preference annotations, while preserving the simple supervised nature of DPO.
• Abstract（参考訳）: 言語モデル(LM)ポストトレーニング(またはアライメント)は、好みのアノテーションから派生した報酬関数を最大化する。 直接選好最適化(DPO)は、報酬モデルや強化学習を適用することなく、嗜好データに直接ポリシーを訓練する一般的なオフラインアライメント手法である。 しかし、典型的な選好データセットは、選好ペア当たりのアノテーションが1つまたは少なくとも数つしかないだけであり、それによってDPOは無限大への傾向を示す報酬を過度に割り当てることになる。 このことはしばしば退化政策をもたらし、時には優先世代がゼロになる可能性さえも引き起こす。 本研究では, この現象を解析し, 生成したペアよりも真の嗜好分布のより良いプロキシを得るための蒸留法を提案する。 さらに, 蒸留した報奨モデルの不確実性を考慮するため, 選好分布の少なくとも1つの適切なプロキシを含む可能性が高い報奨モデル群に対して最適化を行う。 以上の結果から,このような報奨モデルから蒸留することで,DPOのシンプルな教師付き特性を保ちながら,優先アノテーションの分布変化に対するロバスト性を向上させることが示唆された。

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