論文の概要: Aligning Large Language Models via Fine-grained Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02756v1
• Date: Tue, 4 Jun 2024 20:21:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 22:58:01.765497
• Title: Aligning Large Language Models via Fine-grained Supervision
• Title（参考訳）: 微粒化スーパービジョンによる大規模言語モデルの調整
• Authors: Dehong Xu, Liang Qiu, Minseok Kim, Faisal Ladhak, Jaeyoung Do,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.35000061196631
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pre-trained large-scale language models (LLMs) excel at producing coherent articles, yet their outputs may be untruthful, toxic, or fail to align with user expectations. Current approaches focus on using reinforcement learning with human feedback (RLHF) to improve model alignment, which works by transforming coarse human preferences of LLM outputs into a feedback signal that guides the model learning process. However, because this approach operates on sequence-level feedback, it lacks the precision to identify the exact parts of the output affecting user preferences. To address this gap, we propose a method to enhance LLM alignment through fine-grained token-level supervision. Specifically, we ask annotators to minimally edit less preferred responses within the standard reward modeling dataset to make them more favorable, ensuring changes are made only where necessary while retaining most of the original content. The refined dataset is used to train a token-level reward model, which is then used for training our fine-grained Proximal Policy Optimization (PPO) model. Our experiment results demonstrate that this approach can achieve up to an absolute improvement of $5.1\%$ in LLM performance, in terms of win rate against the reference model, compared with the traditional PPO model.
• Abstract（参考訳）: 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。 現在のアプローチでは、LLM出力の粗い人間の好みをモデル学習プロセスのガイドとなるフィードバック信号に変換することで、モデルアライメントを改善するために強化学習(RLHF)を使用することに重点を置いている。 しかし、このアプローチはシーケンスレベルのフィードバックで動作するため、ユーザの好みに影響を与える出力の正確な部分を特定する精度に欠ける。 このギャップに対処するため,トークンレベルの細粒化によるLCMアライメント向上手法を提案する。 具体的には、アノテータに対して、標準報酬モデリングデータセット内であまり好ましくないレスポンスを最小限に編集して、より好ましいものにするよう求めます。 洗練されたデータセットはトークンレベルの報酬モデルをトレーニングするために使用され、その後、きめ細かいPPO(Proximal Policy Optimization)モデルをトレーニングするために使用される。 実験の結果,従来のPPOモデルと比較して,LLM性能において最大5.1 %の絶対的な改善が達成できることが示された。

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