論文の概要: 3D-Properties: Identifying Challenges in DPO and Charting a Path Forward

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07327v2
• Date: Fri, 07 Feb 2025 00:02:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:54:46.380584
• Title: 3D-Properties: Identifying Challenges in DPO and Charting a Path Forward
• Title（参考訳）: 3D-Properties:DPOにおける課題の特定と今後への道のり
• Authors: Yuzi Yan, Yibo Miao, Jialian Li, Yipin Zhang, Jian Xie, Zhijie Deng, Dong Yan,
• Abstract要約: 我々はDPOを再考し、その理論的基礎と経験的性能を分析した。 DPOの学習過程から生じる3つの重要な特性、いわゆる3D特性を同定する。 トレーニングの安定性と性能を向上させるための簡単な正規化手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.27880657597116
• License:
• Abstract: Aligning large language models (LLMs) with human preferences has gained significant attention, with Proximal Policy Optimization (PPO) as a standard yet computationally expensive method and Direct Preference Optimization (DPO) as a more efficient alternative. While DPO offers simplicity, it remains underutilized in state-of-the-art LLMs, suggesting potential limitations. In this work, we revisit DPO, analyzing its theoretical foundations and empirical performance to bridge this gap. We identify three key properties, termed 3D properties, that emerge from DPO's learning process: Drastic drop in rejected response likelihood, Degradation into response suppression, and Dispersion effect on unseen responses. We show that these issues arise from DPO's optimization dynamics, where the interaction between chosen and rejected response gradients leads to instability. Our findings are supported by experiments on both a controlled toy model and real-world LLM tasks, including mathematical problem-solving and instruction following. To address these challenges, we propose simple regularization techniques that improve training stability and performance. Additionally, we examine how preference data distribution impacts DPO's effectiveness, offering insights into how alignment models handle out-of-domain (OOD) data. Our work connects these observations to broader research and provides a theoretical explanation for DPO's limitations. We hope these insights will guide future advancements in reward-model-free preference learning, bringing it closer to reward-model-based approaches.
• Abstract（参考訳）: 人間の好みに合わせた大規模言語モデル(LLM)の調整が注目され、PPO(Proximal Policy Optimization)が標準的だが計算に費用がかかる手法として、DPO(Direct Preference Optimization)がより効率的な代替手段として用いられるようになった。 DPOは単純さを提供するが、最先端のLLMでは未使用のままであり、潜在的な制限を示唆している。 本研究はDPOを再考し,その理論的基礎と経験的性能を分析し,このギャップを埋めるものである。 DPOの学習プロセスから生じる3つの重要な特性を同定する: 拒否応答可能性の劇的な低下、応答抑制への劣化、そして目に見えない応答に対する分散効果。 これらの問題は、選択された応答勾配と拒否された応答勾配の相互作用が不安定をもたらすDPOの最適化力学から生じる。 本研究は, 制御された玩具モデルと実世界のLLMタスクの両方において, 数学的問題解決と指導を含む実験によって支援された。 これらの課題に対処するために、トレーニングの安定性と性能を改善するシンプルな正規化手法を提案する。 さらに、嗜好データ分布がDPOの有効性にどのように影響するかを考察し、アライメントモデルがドメイン外データ(OOD)をどのように扱うかについての洞察を提供する。 我々の研究は、これらの観測をより広範な研究に結びつけ、DPOの限界に関する理論的説明を提供する。 これらの知見が、報酬モデルなしの嗜好学習の今後の進歩を導くことを願っており、報酬モデルに基づくアプローチに近づきつつある。

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