論文の概要: Preference Alignment with Flow Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19806v2
• Date: Mon, 28 Oct 2024 07:19:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:13:26.619555
• Title: Preference Alignment with Flow Matching
• Title（参考訳）: フローマッチングによる優先アライメント
• Authors: Minu Kim, Yongsik Lee, Sehyeok Kang, Jihwan Oh, Song Chong, Se-Young Yun,
• Abstract要約: 優先フローマッチング(PFM)は、好みに基づく強化学習(PbRL)のための新しいフレームワークである 事前訓練されたモデルの任意のクラスへの好みの統合を合理化する。 提案手法の標準PbRL目標との整合性を支持する理論的知見を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.042382086241364
• License:
• Abstract: We present Preference Flow Matching (PFM), a new framework for preference-based reinforcement learning (PbRL) that streamlines the integration of preferences into an arbitrary class of pre-trained models. Existing PbRL methods require fine-tuning pre-trained models, which presents challenges such as scalability, inefficiency, and the need for model modifications, especially with black-box APIs like GPT-4. In contrast, PFM utilizes flow matching techniques to directly learn from preference data, thereby reducing the dependency on extensive fine-tuning of pre-trained models. By leveraging flow-based models, PFM transforms less preferred data into preferred outcomes, and effectively aligns model outputs with human preferences without relying on explicit or implicit reward function estimation, thus avoiding common issues like overfitting in reward models. We provide theoretical insights that support our method's alignment with standard PbRL objectives. Experimental results indicate the practical effectiveness of our method, offering a new direction in aligning a pre-trained model to preference. Our code is available at https://github.com/jadehaus/preference-flow-matching.
• Abstract（参考訳）: PbRL(Preference Flow Matching)は、嗜好の任意のクラスへの統合を効率化する、嗜好に基づく強化学習(PbRL)のための新しいフレームワークである。 既存のPbRL法では、拡張性、非効率性、モデル修正の必要性といった課題を、特にGPT-4のようなブラックボックスAPIを使って、微調整された事前訓練モデルを必要とする。 対照的に、PFMはフローマッチング技術を用いて好みデータから直接学習し、事前訓練されたモデルの広範囲な微調整への依存を減らす。 フローベースのモデルを活用することで、PFMは好ましくないデータを好ましい結果に変換し、明示的あるいは暗黙的な報酬関数推定に頼ることなく、モデル出力と人間の好みを効果的に調整する。 提案手法の標準PbRL目標との整合性を支持する理論的知見を提供する。 実験の結果,提案手法の有効性が示され,事前学習したモデルを好みに整列させる新たな方向が提供される。 私たちのコードはhttps://github.com/jadehaus/preference-flow-matching.comで利用可能です。

関連論文リスト

• Meta-Learning Adaptable Foundation Models [37.458141335750696]
  本稿では,PEFTを組み込んだメタラーニングフレームワークを導入し,未知のタスクに容易に適応可能なモデルを学習する。 この設定では、適応可能なパラメータの集合を見つけるための標準再訓練の準最適性を示す。 次に、これらの理論的洞察をRoBERTaモデルの再訓練に適用し、ConvAI2データセット内の会話の継続を予測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-29T17:24:18Z)
• General Preference Modeling with Preference Representations for Aligning Language Models [51.14207112118503]
  我々は、複雑な嗜好構造を効率的に捉えるために、応答を潜在空間に埋め込んだ選好表現学習を導入する。 また、人間からのフィードバックから報酬に基づく強化学習を一般化する嗜好スコアに基づく一般選好最適化(GPO)を提案する。 提案手法は,基礎モデルの微妙な人的価値との整合性を高めることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-03T04:22:55Z)
• Aligning Large Language Models via Fine-grained Supervision [20.35000061196631]
  事前訓練された大規模言語モデル(LLM)は、一貫性のある記事を生成するのに優れていますが、そのアウトプットは非現実的、有毒、あるいはユーザの期待に沿わないかもしれません。 現在のアプローチは、モデルアライメントを改善するために、人間のフィードバックによる強化学習を使うことに重点を置いている。 トークンレベルの微粒化によるLCMアライメント向上手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-04T20:21:45Z)
• Preference Learning Algorithms Do Not Learn Preference Rankings [62.335733662381884]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-29T21:29:44Z)
• Robust Preference Optimization through Reward Model Distillation [68.65844394615702]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-29T17:39:48Z)
• Direct Preference Optimization With Unobserved Preference Heterogeneity [16.91835461818937]
  本稿では,生成モデルと人間の嗜好を一致させる新しい手法を提案する。 そこで我々はDPOに対する期待最大化適応を提案し、アノテータの潜在選好型に基づくモデルの混合を生成する。 我々のアルゴリズムはDPOの単純さを生かし、多様な好みを調節する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-23T21:25:20Z)
• Diffusion Model Alignment Using Direct Preference Optimization [103.2238655827797]
  拡散DPOは,ヒトの比較データを直接最適化することにより,拡散モデルを人間の嗜好に合わせる手法である。 拡散DPOを用いた最先端安定拡散XL(SDXL)-1.0モデルの基礎モデルを微調整する。 また、AIフィードバックを使用し、人間の好みのトレーニングに匹敵するパフォーマンスを持つ亜種も開発しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-21T15:24:05Z)
• FD-Align: Feature Discrimination Alignment for Fine-tuning Pre-Trained Models in Few-Shot Learning [21.693779973263172]
  本稿では,特徴識別アライメント(FD-Align)と呼ばれる微調整手法を提案する。 本手法は,突発的特徴の一貫性を保ち,モデルの一般化可能性を高めることを目的としている。 一度微調整すると、モデルは既存のメソッドとシームレスに統合され、パフォーマンスが向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-23T17:12:01Z)
• Dataless Knowledge Fusion by Merging Weights of Language Models [51.8162883997512]
  微調整された事前学習言語モデルは、下流のNLPモデルを構築するための主要なパラダイムとなっている。 これは、より優れた単一モデルを生み出すために、個々のモデル間で知識を融合させる障壁を生み出します。 パラメータ空間のモデルをマージするデータレス知識融合法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-19T20:46:43Z)
• Mismatched No More: Joint Model-Policy Optimization for Model-Based RL [172.37829823752364]
  本稿では,モデルとポリシーを共同でトレーニングする単一目的について提案する。 我々の目標は、期待されるリターンのグローバルな低い境界であり、この境界は特定の仮定の下で厳密になる。 結果のアルゴリズム(MnM)は概念的にはGANと似ている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-06T13:43:27Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。