論文の概要: Direct Alignment of Language Models via Quality-Aware Self-Refinement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.21040v1
• Date: Fri, 31 May 2024 17:31:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-03 13:19:30.824372
• Title: Direct Alignment of Language Models via Quality-Aware Self-Refinement
• Title（参考訳）: 品質を考慮した自己修正による言語モデルの直接アライメント
• Authors: Runsheng Yu, Yong Wang, Xiaoqi Jiao, Youzhi Zhang, James T. Kwok,
• Abstract要約: そこで本研究では,本研究における本質的知識の活用について検討し,相対的特性の獲得と損失関数の高度化に寄与する。 構築された精細化関数は、軽度の仮定の下で損失関数を自己再定義するのに役立つことを示す。 実験は、DPOやIPOよりも細調整されたモデルの性能を向上させることができることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.845241241178982
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) has been commonly used to align the behaviors of Large Language Models (LLMs) with human preferences. Recently, a popular alternative is Direct Policy Optimization (DPO), which replaces an LLM-based reward model with the policy itself, thus obviating the need for extra memory and training time to learn the reward model. However, DPO does not consider the relative qualities of the positive and negative responses, and can lead to sub-optimal training outcomes. To alleviate this problem, we investigate the use of intrinsic knowledge within the on-the-fly fine-tuning LLM to obtain relative qualities and help to refine the loss function. Specifically, we leverage the knowledge of the LLM to design a refinement function to estimate the quality of both the positive and negative responses. We show that the constructed refinement function can help self-refine the loss function under mild assumptions. The refinement function is integrated into DPO and its variant Identity Policy Optimization (IPO). Experiments across various evaluators indicate that they can improve the performance of the fine-tuned models over DPO and IPO.
• Abstract（参考訳）: Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) は、Large Language Models (LLM) の振る舞いを人間の好みに合わせるために一般的に用いられている。 最近では、ALMベースの報酬モデルをポリシー自体に置き換えることによって、報酬モデルを学ぶための余分なメモリとトレーニング時間の必要性を回避できる、ダイレクトポリシー最適化(DPO)が人気である。 しかし、DPOは正と負の反応の相対的な性質を考慮せず、準最適トレーニングの結果をもたらす可能性がある。 この問題を軽減するため,本研究は,本研究における本質的知識の相対的特性の獲得と損失関数の高度化を支援するために,本研究における本質的知識の活用について検討する。 具体的には,LLMの知識を活用して改良関数を設計し,正と負の両方の応答の質を推定する。 構築された精細化関数は、軽度の仮定の下で損失関数を自己再定義するのに役立つことを示す。 改良機能は、DPOとその派生したアイデンティティポリシー最適化(IPO)に統合される。 さまざまな評価者による実験は、DPOやIPOよりも細調整されたモデルの性能を向上させることができることを示している。

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