論文の概要: BoNBoN Alignment for Large Language Models and the Sweetness of Best-of-n Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00832v3
• Date: Fri, 01 Nov 2024 20:02:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:43:47.530571
• Title: BoNBoN Alignment for Large Language Models and the Sweetness of Best-of-n Sampling
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルのためのBoNBoNアライメントとBest-of-nサンプリングの甘さ
• Authors: Lin Gui, Cristina Gârbacea, Victor Veitch,
• Abstract要約: 本稿では,大言語モデルからのサンプルを,ベスト・オブ・nドルサンプリングを用いてヒトの嗜好に合わせることの問題点について述べる。 基本モデルからKL距離に対する勝利率とのトレードオフの観点から,n$の最高値が本質的に最適であることを示す。 実験により,BoNBoNアライメントは基本方針に好適なモデルの生成において,大幅な改善をもたらすことが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.38043428743923
• License:
• Abstract: This paper concerns the problem of aligning samples from large language models to human preferences using best-of-$n$ sampling, where we draw $n$ samples, rank them, and return the best one. We consider two fundamental problems. First: what is the relationship between best-of-$n$ and approaches to alignment that train LLMs to output samples with a high expected reward (e.g., RLHF or DPO)? To answer this, we embed both the best-of-$n$ distribution and the sampling distributions learned by alignment procedures in a common class of tiltings of the base LLM distribution. We then show that, within this class, best-of-$n$ is essentially optimal in terms of the trade-off between win-rate against the base model vs KL distance from the base model. That is, best-of-$n$ is the best choice of alignment distribution if the goal is to maximize win rate. However, best-of-$n$ requires drawing $n$ samples for each inference, a substantial cost. To avoid this, the second problem we consider is how to fine-tune a LLM to mimic the best-of-$n$ sampling distribution. We derive BoNBoN Alignment to achieve this by exploiting the special structure of the best-of-$n$ distribution. Experiments show that BoNBoN alignment yields substantial improvements in producing a model that is preferred to the base policy while minimally affecting off-target aspects.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大言語モデルからのサンプルをベスト・オブ・n$サンプリングを用いてヒトの嗜好に合わせるという問題に対処し,そこでは,$n$サンプルを描画し,ランク付けし,ベストなものを返す。 根本的な問題は2つある。 第一に、n$のベストとLLMをトレーニングして高い報酬(例えばRLHFやDPO)でサンプルを出力するアライメントのアプローチの関係はどうでしょう? これに対応するため、基底LSM分布の傾きの共通クラスに、ベスト・オブ・n$分布とアライメント手順で学習したサンプリング分布の両方を埋め込む。 すると、このクラスの中で、ベスト・オブ・n$は、基本モデルと基本モデルとのKL距離とのトレードオフに関して本質的に最適であることを示す。 つまり、勝率の最大化を目標とする場合、n$のベストがアライメント分布のベストチョイスである。 しかし、$n$のベストは推論毎に$n$のサンプルを描画することであり、かなりのコストがかかる。 これを避けるために、第2の問題は、LLMを微調整して、最高の$n$サンプリング分布を模倣する方法である。 我々は、最良のn$分布の特別な構造を利用して、BoNBoNアライメントを導出する。 実験により、BoNBoNアライメントは、ターゲット外の側面を最小限に抑えつつ、基本方針に好適なモデルを作成する上で、大幅な改善をもたらすことが示された。

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