論文の概要: Iterative Nash Policy Optimization: Aligning LLMs with General Preferences via No-Regret Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00617v3
• Date: Thu, 03 Oct 2024 04:07:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-04 17:53:24.113513
• Title: Iterative Nash Policy Optimization: Aligning LLMs with General Preferences via No-Regret Learning
• Title（参考訳）: 反復的ナッシュ政策最適化:非回帰学習による LLM の一般化
• Authors: Yuheng Zhang, Dian Yu, Baolin Peng, Linfeng Song, Ye Tian, Mingyue Huo, Nan Jiang, Haitao Mi, Dong Yu,
• Abstract要約: 我々は、新しいオンラインアルゴリズム、反復的ナッシュポリシー最適化(INPO)を提案する。 従来の方法とは異なり、INPOは個々の応答に対する期待される勝利率を推定する必要性を回避している。 LLaMA-3-8BベースのSFTモデルで、INPOはAlpacaEval 2.0で42.6%、Arena-Hardで37.8%の勝利率を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.65738319966385
• License:
• Abstract: Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF) has achieved great success in aligning large language models (LLMs) with human preferences. Prevalent RLHF approaches are reward-based, following the Bradley-Terry (BT) model assumption, which may not fully capture the complexity of human preferences. In this paper, we explore RLHF under a general preference framework and approach it from a game-theoretic perspective. Specifically, we formulate the problem as a two-player game and propose a novel online algorithm, iterative Nash policy optimization (INPO). The key idea is to let the policy play against itself via no-regret learning, thereby approximating the Nash policy. Unlike previous methods, INPO bypasses the need for estimating the expected win rate for individual responses, which typically incurs high computational or annotation costs. Instead, we introduce a new loss objective that is directly minimized over a preference dataset. We provide theoretical analysis for our approach and demonstrate its effectiveness through experiments on various representative benchmarks. With an LLaMA-3-8B-based SFT model, INPO achieves a 42.6% length-controlled win rate on AlpacaEval 2.0 and a 37.8% win rate on Arena-Hard, showing substantial improvement over the state-of-the-art online RLHF algorithms.
• Abstract（参考訳）: Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF) は、大きな言語モデル(LLM)と人間の好みを一致させることで大きな成功を収めた。 一般的なRLHFアプローチは、Bradley-Terry(BT)モデル仮定に従って報酬ベースである。 本稿では,RLHFを一般的な嗜好の枠組みの下で探索し,ゲーム理論の観点からアプローチする。 具体的には、2人プレイゲームとして問題を定式化し、新しいオンラインアルゴリズムである反復ナッシュポリシー最適化(INPO)を提案する。 鍵となる考え方は、無関係の学習を通じて政策を自らに反抗させ、ナッシュ政策を近似させることである。 従来の手法とは異なり、INPOは個々の応答に対して期待される勝利率を見積もる必要性を回避し、通常は高い計算コストやアノテーションコストを発生させる。 代わりに、選好データセット上で直接最小化される新しい損失目標を導入する。 本稿では,提案手法の理論的解析を行い,様々な代表ベンチマークによる実験によりその効果を実証する。 LLaMA-3-8BベースのSFTモデルにより、INPOはAlpacaEval 2.0で42.6%の勝利率、Arena-Hardで37.8%の勝利率を達成した。

関連論文リスト

• Zeroth-Order Policy Gradient for Reinforcement Learning from Human Feedback without Reward Inference [17.76565371753346]
  本稿では,報酬推論を伴わない2つのRLHFアルゴリズムを提案する。 鍵となる考え方は、人間の嗜好と異なる局所値関数を推定し、ゼロ階勾配近似器でポリシー勾配を近似することである。 以上の結果から,報酬推論なしで一般RLHF問題の解法が確立できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-25T22:20:11Z)
• Exploratory Preference Optimization: Harnessing Implicit Q*-Approximation for Sample-Efficient RLHF [82.7679132059169]
  人間のフィードバックから強化学習が言語モデルのアライメントのための中心的なツールとして登場した。 我々は、RLHFにおけるオンライン探索のための新しいアルゴリズム、Exploratory Preference Optimization (XPO)を提案する。 XPOは証明可能な最強の保証と有望な経験的パフォーマンスを享受しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-31T17:39:06Z)
• Self-Play Preference Optimization for Language Model Alignment [75.83359213697854]
  近年の進歩は、嗜好の確率で直接作業することで、人間の嗜好をより正確に反映できることを示している。 本稿では,言語モデルアライメントのためのセルフプレイ方式を提案する。 我々の手法はSPPO(Self-Play Preference Optimization)と呼ばれ、繰り返しポリシー更新を利用してナッシュ均衡を確実に近似する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-01T17:59:20Z)
• Direct Nash Optimization: Teaching Language Models to Self-Improve with General Preferences [21.5605000515622]
  本稿では,大言語モデル(LLM)の学習後,オラクルからの嗜好フィードバックを用いて,モデル自体を反復的に改善する手法について検討する。 提案手法は,理論的な一般化と対照的な学習の単純さと安定性を,一般の選好の最適化からマージする,証明可能かつ効率的なアルゴリズムである。 実験で得られた 7B パラメータ Orca-2.5 モデルは,AlpacaE 2.0 上で 33% の GPT-4-Turbo に対して,初期化モデルに対して 26% (7% から 33%) の絶対ゲインを達成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-04T17:56:41Z)
• Fine-Tuning Language Models with Reward Learning on Policy [68.70065254564642]
  人間からのフィードバックからの強化学習(RLHF)は、大きな言語モデル(LLM)を人間の好みに合わせる効果的なアプローチとして現れている。 その人気にもかかわらず、(固定された)報酬モデルが不正確な流通に悩まされることがある。 本稿では、政策サンプルを用いて報酬モデルを洗練し、流通を継続する、教師なしのフレームワークであるポリシーに関する報酬学習(RLP)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-28T10:02:10Z)
• Nash Learning from Human Feedback [86.09617990412941]
  ペアワイズフィードバックを用いた大規模言語モデルの微調整のための代替パイプラインを提案する。 我々はこのアプローチを人間のフィードバックからナッシュラーニング(NLHF)と呼ぶ。 ミラー降下原理に基づく新しいアルゴリズム解であるNash-MDを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-01T19:26:23Z)
• Contrastive Preference Learning: Learning from Human Feedback without RL [71.77024922527642]
  本稿では、報酬関数を学習せずに好みから最適なポリシーを学習するアルゴリズムであるContrastive Preference Learning (CPL)を紹介する。 CPLは完全に非政治的であり、単純なコントラスト目的のみを使用し、任意のMDPに適用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-20T16:37:56Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。