論文の概要: Eliminating Biased Length Reliance of Direct Preference Optimization via Down-Sampled KL Divergence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10957v3
• Date: Mon, 30 Sep 2024 14:54:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 22:00:20.124817
• Title: Eliminating Biased Length Reliance of Direct Preference Optimization via Down-Sampled KL Divergence
• Title（参考訳）: ダウンサンプリングKLダイバージェンスによる直接選好最適化のバイアス長依存性の除去
• Authors: Junru Lu, Jiazheng Li, Siyu An, Meng Zhao, Yulan He, Di Yin, Xing Sun,
• Abstract要約: DPO(Direct Preference Optimization)は、大規模言語モデルと人間の好みとの直接的かつ堅牢なアライメントのための顕著なアルゴリズムとして登場した。 有望な有効性にもかかわらず、DPOは顕著な欠点に直面している。 また,この問題はDPOのアルゴリズム長依存性にも起因していると考えられる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.03305638930844
• License:
• Abstract: Direct Preference Optimization (DPO) has emerged as a prominent algorithm for the direct and robust alignment of Large Language Models (LLMs) with human preferences, offering a more straightforward alternative to the complex Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF). Despite its promising efficacy, DPO faces a notable drawback: "verbosity", a common over-optimization phenomenon also observed in RLHF. While previous studies mainly attributed verbosity to biased labels within the data, we propose that the issue also stems from an inherent algorithmic length reliance in DPO. Specifically, we suggest that the discrepancy between sequence-level Kullback-Leibler (KL) divergences between chosen and rejected sequences, used in DPO, results in overestimated or underestimated rewards due to varying token lengths. Empirically, we utilize datasets with different label lengths to demonstrate the presence of biased rewards. We then introduce an effective downsampling approach, named SamPO, to eliminate potential length reliance. Our experimental evaluations, conducted across three LLMs of varying scales and a diverse array of conditional and open-ended benchmarks, highlight the efficacy of SamPO in mitigating verbosity, achieving improvements of 5% to 12% over DPO through debaised rewards. Our codes can be accessed at: https://github.com/LuJunru/SamPO/.
• Abstract（参考訳）: 直接選好最適化(DPO)は、大規模言語モデル(LLM)と人間の嗜好を直接的かつ堅牢にアライメントするための顕著なアルゴリズムとして登場し、複雑な強化学習(RLHF)の代替となる。 有望な有効性にもかかわらず、DPOは顕著な欠点に直面している。 過去の研究は、主にデータ内のバイアス付きラベルによる冗長性に起因していたが、この問題はDPOに固有のアルゴリズム長依存にも起因していると提案する。 具体的には、DPOで使用される選択されたシーケンスと拒否されたシーケンス間のシーケンスレベルのKullback-Leibler(KL)の相違が、トークン長の変化による過大評価または過小評価の報奨をもたらすことを示唆する。 実験では,ラベルの長さの異なるデータセットを用いて,偏りのある報酬の存在を実証する。 次に、SamPOと呼ばれる効果的なダウンサンプリング手法を導入し、潜在的長さ依存を排除した。 評価実験では,DPOよりも5%から12%の改善が達成され,条件付きおよびオープンなベンチマークが多岐にわたって実施され,冗長性を緩和するSamPOの有効性が示された。 私たちのコードは、https://github.com/LuJunru/SamPO/.comでアクセスできます。

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