論文の概要: Deep Bayesian Active Learning for Preference Modeling in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10023v2
• Date: Mon, 28 Oct 2024 14:25:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:38:29.684106
• Title: Deep Bayesian Active Learning for Preference Modeling in Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける参照モデリングのためのディープベイズ能動的学習
• Authors: Luckeciano C. Melo, Panagiotis Tigas, Alessandro Abate, Yarin Gal,
• Abstract要約: 本稿では,BAL-PM(Bayesian Active Learner for Preference Modeling)を提案する。 BAL-PMは2つの人気のある人間の嗜好データセットにおいて、好みラベルを33%から68%少なくし、以前のベイズ買収ポリシーを超えている。 我々の実験では、BAL-PMは2つの人気のある人選好データセットにおいて33%から68%の選好ラベルを必要としており、ベイズ買収ポリシーを上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 84.817400962262
• License:
• Abstract: Leveraging human preferences for steering the behavior of Large Language Models (LLMs) has demonstrated notable success in recent years. Nonetheless, data selection and labeling are still a bottleneck for these systems, particularly at large scale. Hence, selecting the most informative points for acquiring human feedback may considerably reduce the cost of preference labeling and unleash the further development of LLMs. Bayesian Active Learning provides a principled framework for addressing this challenge and has demonstrated remarkable success in diverse settings. However, previous attempts to employ it for Preference Modeling did not meet such expectations. In this work, we identify that naive epistemic uncertainty estimation leads to the acquisition of redundant samples. We address this by proposing the Bayesian Active Learner for Preference Modeling (BAL-PM), a novel stochastic acquisition policy that not only targets points of high epistemic uncertainty according to the preference model but also seeks to maximize the entropy of the acquired prompt distribution in the feature space spanned by the employed LLM. Notably, our experiments demonstrate that BAL-PM requires 33% to 68% fewer preference labels in two popular human preference datasets and exceeds previous stochastic Bayesian acquisition policies.
• Abstract（参考訳）: 近年,Large Language Models (LLMs) の行動管理における人間の嗜好の活用が顕著な成功を収めている。 それでも、データの選択とラベル付けは、特に大規模なシステムでは依然としてボトルネックとなっている。 したがって、人間のフィードバックを得るための最も有益なポイントを選択することは、好みのラベル付けのコストを大幅に削減し、LLMのさらなる発展を解き放つ可能性がある。 Bayesian Active Learningはこの課題に対処するための原則的なフレームワークを提供し、多様な設定で顕著な成功を収めた。 しかし、それを使うための以前の試みは、そのような期待を満たさなかった。 本研究は, 難治性てんかん不確実性推定が冗長サンプルの獲得につながることを同定する。 提案するBayesian Active Learner for Preference Modeling (BAL-PM) は,好ましくは高いてんかん不確実点を対象とする新たな確率的獲得政策である。 特に、BAL-PMは2つの人気のある人選好データセットにおいて33%から68%の選好ラベルを必要としており、従来の確率的ベイズ獲得ポリシーを超えている。

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