論文の概要: Bootstrapping Language Models with DPO Implicit Rewards

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09760v1
• Date: Fri, 14 Jun 2024 06:57:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-17 14:53:58.791577
• Title: Bootstrapping Language Models with DPO Implicit Rewards
• Title（参考訳）: DPOインプット・リワードを用いたブートストラップ言語モデル
• Authors: Changyu Chen, Zichen Liu, Chao Du, Tianyu Pang, Qian Liu, Arunesh Sinha, Pradeep Varakantham, Min Lin,
• Abstract要約: 直接選好最適化(DPO)は、人間のフィードバックからの強化学習において、過去の作業からプロセスを大幅に単純化した。 本研究では,この暗黙の報酬モデル自体をブートストラップ方式で利用することにより,LLMをさらに整合させることができることを示す。 DPO ImpliCit rEwards (DICE) を用いた自己アライメント(自己アライメント)という手法は、アライメントの大幅な改善と優れた性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.68366127605774
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Human alignment in large language models (LLMs) is an active area of research. A recent groundbreaking work, direct preference optimization (DPO), has greatly simplified the process from past work in reinforcement learning from human feedback (RLHF) by bypassing the reward learning stage in RLHF. DPO, after training, provides an implicit reward model. In this work, we make a novel observation that this implicit reward model can by itself be used in a bootstrapping fashion to further align the LLM. Our approach is to use the rewards from a current LLM model to construct a preference dataset, which is then used in subsequent DPO rounds. We incorporate refinements that debias the length of the responses and improve the quality of the preference dataset to further improve our approach. Our approach, named self-alignment with DPO ImpliCit rEwards (DICE), shows great improvements in alignment and achieves superior performance than Gemini Pro on AlpacaEval 2, reaching 27.55% length-controlled win rate against GPT-4 Turbo, but with only 8B parameters and no external feedback. Our code is available at https://github.com/sail-sg/dice.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)における人間のアライメントは研究の活発な領域である。 近年、人間フィードバック(RLHF)からの強化学習において、RLHFの報酬学習段階をバイパスすることで、直接選好最適化(DPO)が大幅に単純化されている。 DPOはトレーニング後、暗黙の報酬モデルを提供する。 本研究では,この暗黙の報酬モデル自体をブートストラップ方式で利用することにより,LLMをさらに整合させることができることを示す。 我々のアプローチは、現在のLLMモデルから得られる報酬を使って好みのデータセットを構築し、その後のDPOラウンドで使用することである。 反応長を低下させる改良を取り入れ、選好データセットの品質を改善し、我々のアプローチをさらに改善する。 提案手法はDPO ImpliCit rEwards (DICE) を用いた自己アライメント(自己アライメント)と呼ばれ,AlpacaEval 2 における Gemini Pro よりも優れたアライメントを実現し,GPT-4 Turbo に対する27.55% の勝利率を達成したが,パラメータは 8B に留まり,外部からのフィードバックは得られなかった。 私たちのコードはhttps://github.com/sail-sg/dice.comから入手可能です。

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