論文の概要: Prototypical Reward Network for Data-Efficient RLHF

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06606v1
• Date: Thu, 6 Jun 2024 15:23:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 21:04:26.910587
• Title: Prototypical Reward Network for Data-Efficient RLHF
• Title（参考訳）: データ効率の良いRLHFのためのプロトタイプリワードネットワーク
• Authors: Jinghan Zhang, Xiting Wang, Yiqiao Jin, Changyu Chen, Xinhao Zhang, Kunpeng Liu,
• Abstract要約: RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)の報奨モデルが大規模言語モデル(LLM)の微調整に有効であることが証明された。 提案するフレームワークであるProto-RMは,人間からのフィードバックに制限された報酬モデルを改善するために,プロトタイプネットワークを活用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.220998116937444
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The reward model for Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) has proven effective in fine-tuning Large Language Models (LLMs). Notably, collecting human feedback for RLHF can be resource-intensive and lead to scalability issues for LLMs and complex tasks. Our proposed framework Proto-RM leverages prototypical networks to enhance reward models under limited human feedback. By enabling stable and reliable structural learning from fewer samples, Proto-RM significantly enhances LLMs' adaptability and accuracy in interpreting human preferences. Extensive experiments on various datasets demonstrate that Proto-RM significantly improves the performance of reward models and LLMs in human feedback tasks, achieving comparable and usually better results than traditional methods, while requiring significantly less data. in data-limited scenarios. This research offers a promising direction for enhancing the efficiency of reward models and optimizing the fine-tuning of language models under restricted feedback conditions.
• Abstract（参考訳）: Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) の報酬モデルは、微調整されたLarge Language Models (LLMs) に有効であることが証明されている。 特に、RLHFに対する人的フィードバックの収集はリソース集約的であり、LLMや複雑なタスクのスケーラビリティの問題につながる可能性がある。 提案するフレームワークであるProto-RMは,人間からのフィードバックに制限された報酬モデルを改善するために,プロトタイプネットワークを活用している。 より少ないサンプルから安定かつ信頼性の高い構造学習を可能にすることにより、Proto-RMはLLMの適応性と人間の嗜好を解釈する精度を大幅に向上させる。 様々なデータセットに対する大規模な実験により、Proto-RMは、人間のフィードバックタスクにおける報酬モデルとLLMのパフォーマンスを著しく改善し、従来の手法と同等で、通常はより良い結果を得る一方で、データを大幅に少なくすることを示した。 データ制限のシナリオで。 この研究は、報酬モデルの効率を高め、制限されたフィードバック条件下での言語モデルの微調整を最適化するための有望な方向性を提供する。

関連論文リスト

• Self-Evolved Reward Learning for LLMs [45.6910747154447]
  RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)は、言語モデルと人間の嗜好を整合させる重要な手法である。 本稿では、RMが反復的に自己改善するための追加のトレーニングデータを生成する新しいアプローチである自己進化リワード学習(SER:Self-Evolved Reward Learning)を提案する。 以上の結果から,人間による注釈付きデータであっても,自己フィードバックから学習することで,RM性能が向上することが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-01T07:29:03Z)
• Reward Modeling with Weak Supervision for Language Models [12.599789817157188]
  この研究は、RLHFデータセットを拡張し、報酬モデルのパフォーマンスを向上させる戦略として、弱い監視を導入する。 RLHFデータセットを解析して不正確な応答を識別することにより、簡単なラベル付け関数を作成し、ラベルモデルを弱いラベル付きデータに校正した。 評価の結果,報酬モデルの性能を向上することで,弱い監視がより小さなデータセットに大きく貢献するが,その効果はより大きくラベル付けされたデータセットで減少することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-28T09:37:58Z)
• Self-supervised Preference Optimization: Enhance Your Language Model with Preference Degree Awareness [27.43137305486112]
  本稿では,自己監督的選好度損失とアライメント損失を組み合わせた自己監督的選好度損失を構成する,新しい自己監督的選好最適化(SPO)フレームワークを提案する。 その結果,SPOを既存の好み最適化手法とシームレスに統合し,最先端性能を実現することができた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-26T12:37:26Z)
• Regularizing Hidden States Enables Learning Generalizable Reward Model for LLMs [25.011675414622392]
  本研究では,分配シフトに対する報酬モデルの一般化能力を高める新しい手法を提案する。 我々は、ベースモデルの言語モデルヘッドを保持し、隠れた状態のテキスト生成機能を維持するために、テキスト生成損失のスイートを組み込む。 実験結果から,導入した正規化手法が学習報酬モデルの精度を著しく向上することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-14T17:49:59Z)
• Self-Exploring Language Models: Active Preference Elicitation for Online Alignment [88.56809269990625]
  本研究では, 分布域外領域を積極的に探索するために, 潜在的に高次応答に対して楽観的に偏りを呈する2段階的客観性を提案する。 実験の結果,Zephyr-7B-SFTとLlama-3-8B-Instructモデルで微調整した場合,SELM(Self-Exploring Language Models)は命令追従ベンチマークの性能を大幅に向上させることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-29T17:59:07Z)
• Multi-Reference Preference Optimization for Large Language Models [56.84730239046117]
  複数の参照モデルを用いた直接選好最適化のための新しいクローズドフォームの定式化を提案する。 得られたアルゴリズムであるMulti-Reference Preference Optimization (MRPO)は、様々な参照モデルからより広範な事前知識を活用する。 MRPOを微調整したLLMは,データ不足や多量性に関わらず,様々な嗜好データにおいてより一般化されていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-26T00:29:04Z)
• Improving Reinforcement Learning from Human Feedback with Efficient Reward Model Ensemble [67.4269821365504]
  人間のフィードバックからの強化学習(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF)は、大きな言語モデルと人間の価値を整合させる手法として広く採用されている。 しかし、RLHFは限られた量の人間の嗜好データで訓練された報酬モデルに依存している。 報奨モデルによりより正確な予測が可能となる報奨アンサンブル法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-30T00:17:37Z)
• Secrets of RLHF in Large Language Models Part II: Reward Modeling [134.97964938009588]
  本稿では,データセットにおける不正確で曖昧な嗜好の影響を軽減するために,一連の新しい手法を紹介する。 また、選択された応答と拒否された応答を区別する報酬モデルの有用性を高めるために、対照的な学習を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-11T17:56:59Z)
• SALMON: Self-Alignment with Instructable Reward Models [80.83323636730341]
  本稿では,基本言語モデルと人間の監督を最小限に整合させる新しいアプローチ,すなわちSALMONを提案する。 私たちはDromedary-2という名のAIアシスタントを開発しており、コンテキスト内学習には6つの例と31の人間定義原則しかありません。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-09T17:56:53Z)
• Direct Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Reward Model [119.65409513119963]
  本稿では,RLHFにおける報酬モデルの新たなパラメータ化について紹介する。 DPO(Direct Preference Optimization)と呼ばれる結果のアルゴリズムは、安定的で、性能が高く、計算的にも軽量である。 我々の実験は、DPOが人間の好みに合わせて微調整できるだけでなく、既存の方法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-29T17:57:46Z)

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。