論文の概要: Learning Reward and Policy Jointly from Demonstration and Preference Improves Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06874v3
• Date: Fri, 29 Nov 2024 23:41:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-03 16:54:48.414720
• Title: Learning Reward and Policy Jointly from Demonstration and Preference Improves Alignment
• Title（参考訳）: 実証と選好から共同で報酬と政策を学習し、アライメントを改善する
• Authors: Chenliang Li, Siliang Zeng, Zeyi Liao, Jiaxiang Li, Dongyeop Kang, Alfredo Garcia, Mingyi Hong,
• Abstract要約: 我々は、報酬モデルとポリシーをトレーニングするために、AIHF(Alignment with Integrated Human Feedback)と呼ばれる単一ステージアプローチを開発する。 提案した手法は、一般的なアライメントアルゴリズムに容易に還元し、活用できる、効率的なアルゴリズムの集合を認めている。 本研究では,LLMにおけるアライメント問題と,MuJoCoにおけるロボット制御問題を含む広範な実験により,提案手法の有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.049113055986375
• License:
• Abstract: Aligning human preference and value is an important requirement for building contemporary foundation models and embodied AI. However, popular approaches such as reinforcement learning with human feedback (RLHF) break down the task into successive stages, such as supervised fine-tuning (SFT), reward modeling (RM), and reinforcement learning (RL), each performing one specific learning task. Such a sequential approach results in serious issues such as significant under-utilization of data and distribution mismatch between the learned reward model and generated policy, which eventually lead to poor alignment performance. We develop a single stage approach named Alignment with Integrated Human Feedback (AIHF), capable of integrating both human preference and demonstration to train reward models and the policy. The proposed approach admits a suite of efficient algorithms, which can easily reduce to, and leverage, popular alignment algorithms such as RLHF and Directly Policy Optimization (DPO), and only requires minor changes to the existing alignment pipelines. We demonstrate the efficiency of the proposed solutions with extensive experiments involving alignment problems in LLMs and robotic control problems in MuJoCo. We observe that the proposed solutions outperform the existing alignment algorithms such as RLHF and DPO by large margins, especially when the amount of high-quality preference data is relatively limited.
• Abstract（参考訳）: 人間の好みと価値を調整することは、現代の基礎モデルの構築とAIの具体化にとって重要な要件である。 しかし、人間フィードバックによる強化学習(RLHF)のような一般的なアプローチでは、教師付き微調整(SFT)、報酬モデリング(RM)、強化学習(RL)のように、タスクを連続的に分割し、1つの特定の学習タスクを実行する。 このようなシーケンシャルなアプローチは、データの利用不足や学習された報酬モデルと生成されたポリシーの間の分散ミスマッチといった深刻な問題を引き起こし、最終的にはアライメント性能が低下する。 そこで我々は,AIHF(Alignment with Integrated Human Feedback)と呼ばれる単一段階のアプローチを開発し,人間の嗜好と実演を統合し,報酬モデルとポリシーを訓練する。 提案手法では,RLHF や Directly Policy Optimization (DPO) などの一般的なアライメントアルゴリズムの削減と活用が容易であり,既存のアライメントパイプラインに小さな変更を加えるだけでよい。 本研究では,LLMにおけるアライメント問題と,MuJoCoにおけるロボット制御問題を含む広範な実験により,提案手法の有効性を実証する。 提案手法はRLHFやDPOといった既存のアライメントアルゴリズムを,特に高品質な嗜好データが比較的限定されている場合,大きなマージンで上回っている。

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