論文の概要: Variational Best-of-N Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06057v1
• Date: Mon, 8 Jul 2024 15:59:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-09 15:01:13.003165
• Title: Variational Best-of-N Alignment
• Title（参考訳）: 変分Nアライメント
• Authors: Afra Amini, Tim Vieira, Ryan Cotterell,
• Abstract要約: Best-of-N(Best-of-N)は、言語モデルを人間の好みに合わせるアルゴリズムである。 推論時にBoNが行うことを模倣するために、言語モデルを微調整することを提案する。 我々のアプローチは平均場変分推論に類似しており、従ってそれを変分BoN(vBoN)と呼ぶ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.7977683502207
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Best-of-N (BoN) is a popular and effective algorithm for aligning language models to human preferences. The algorithm works as follows: at inference time, N samples are drawn from the language model, and the sample with the highest reward, as judged by a reward model, is returned as the output. Despite its effectiveness, BoN is computationally expensive; it reduces sampling throughput by a factor of N. To make BoN more efficient at inference time, one strategy is to fine-tune the language model to mimic what BoN does during inference. To achieve this, we derive the distribution induced by the BoN algorithm. We then propose to fine-tune the language model to minimize backward KL divergence to the BoN distribution. Our approach is analogous to mean-field variational inference and, thus, we term it variational BoN (vBoN). To the extent this fine-tuning is successful and we end up with a good approximation, we have reduced the inference cost by a factor of N. Our experiments on a controlled generation task suggest that while variational BoN is not as effective as BoN in aligning language models, it is close to BoN performance as vBoN appears more often on the Pareto frontier of reward and KL divergence compared to models trained with KL-constrained RL objective.
• Abstract（参考訳）: Best-of-N(Best-of-N)は、言語モデルを人間の好みに合わせるアルゴリズムである。 推論時にN個のサンプルが言語モデルから引き出され、報酬モデルで判断される最も高い報酬を持つサンプルが出力として返される。 推論時にBoNをより効率的にするためには、推論中にBoNが行うことを模倣するために言語モデルを微調整する戦略がある。 これを実現するために、BoNアルゴリズムによって誘導される分布を導出する。 そこで我々は,BoN分布に対するKLの後方分散を最小限に抑えるために,言語モデルを微調整することを提案する。 我々のアプローチは平均場変動推定と類似しており、従ってそれを変分BoN (vBoN) と呼ぶ。 制御された生成タスクの実験では、ボNは言語モデルの整合においてBoNほど効果的ではないが、vBoNが報酬のParetoフロンティアやKLディペンジェンスによく現れるのに対して、KL制約されたRLの目的で訓練されたモデルに比べて、BoNのパフォーマンスに近いことが示唆されている。

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