論文の概要: Preference Learning Algorithms Do Not Learn Preference Rankings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19534v4
• Date: Thu, 31 Oct 2024 14:32:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 23:41:16.555497
• Title: Preference Learning Algorithms Do Not Learn Preference Rankings
• Title（参考訳）: 選好学習アルゴリズムは選好ランキングを学習しない
• Authors: Angelica Chen, Sadhika Malladi, Lily H. Zhang, Xinyi Chen, Qiuyi Zhang, Rajesh Ranganath, Kyunghyun Cho,
• Abstract要約: 選好学習は、好ましくない出力よりも、好ましくない出力により高い確率を割り当てるようにモデルを訓練する、という従来の知恵を考察する。 多くの最先端の選好調整モデルでは、一般的な選好データセットでは60%未満のランキング精度が得られている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.335733662381884
• License:
• Abstract: Preference learning algorithms (e.g., RLHF and DPO) are frequently used to steer LLMs to produce generations that are more preferred by humans, but our understanding of their inner workings is still limited. In this work, we study the conventional wisdom that preference learning trains models to assign higher likelihoods to more preferred outputs than less preferred outputs, measured via ranking accuracy. Surprisingly, we find that most state-of-the-art preference-tuned models achieve a ranking accuracy of less than 60% on common preference datasets. We furthermore derive the idealized ranking accuracy that a preference-tuned LLM would achieve if it optimized the DPO or RLHF objective perfectly. We demonstrate that existing models exhibit a significant alignment gap -- i.e., a gap between the observed and idealized ranking accuracies. We attribute this discrepancy to the DPO objective, which is empirically and theoretically ill-suited to fix even mild ranking errors in the reference model, and derive a simple and efficient formula for quantifying the difficulty of learning a given preference datapoint. Finally, we demonstrate that ranking accuracy strongly correlates with the empirically popular win rate metric when the model is close to the reference model used in the objective, shedding further light on the differences between on-policy (e.g., RLHF) and off-policy (e.g., DPO) preference learning algorithms.
• Abstract（参考訳）: 優先学習アルゴリズム(例えば、RLHFやDPO)は、LLMを操り、人間に好まれる世代を生成するために頻繁に使われていますが、その内部動作に対する私たちの理解は限定的です。 本研究は,選好学習モデルが,選好出力よりも好ましくない結果により高い確率を割り当てるという従来の知恵を,ランキング精度で測定した。 驚いたことに、ほとんどの最先端の選好調整モデルでは、一般的な選好データセットでは60%未満のランキング精度が得られる。 さらに, DPO や RLHF の目的を完璧に最適化すれば, 選好調整 LLM が達成できるような理想的なランキング精度を導出する。 既存のモデルでは、観測されたランクと理想化されたランクの精度の間に大きな差があることを実証する。 提案手法は,参照モデルにおける微妙なランク付け誤りの修正に経験的かつ理論的に不適なDPO目的に起因し,与えられた選好データポイントの学習の難しさを定量化するための単純かつ効率的な公式を導出する。 最後に、評価精度は、モデルが目的の基準モデルに近い場合、実証的に人気の高い利率指標と強く相関し、オン・ポリティ(例えば、RLHF)とオフ・ポリティ(例えば、DPO)の選好学習アルゴリズムの違いにさらなる光を当てることを示す。

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