論文の概要: Catastrophic Goodhart: regularizing RLHF with KL divergence does not mitigate heavy-tailed reward misspecification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14503v2
• Date: Fri, 08 Nov 2024 00:19:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 18:11:02.375177
• Title: Catastrophic Goodhart: regularizing RLHF with KL divergence does not mitigate heavy-tailed reward misspecification
• Title（参考訳）: カタストロフィック・グッドハート:KLの発散によるRLHFの正則化は重み付き報酬ミス種別を緩和しない
• Authors: Thomas Kwa, Drake Thomas, Adrià Garriga-Alonso,
• Abstract要約: 報酬関数が軽み付き誤差を持つ場合、制約の少ないKL罰則の最適ポリシーは任意に高い効用が得られることを示す。 エラーが重み付けされている場合、いくつかのポリシーは、基本モデル以上の実用性は達成していないにもかかわらず、任意に高い報酬を得る。 多くの実世界のアプリケーションにおける重み付き分布の広範性は、将来のRL報酬の源泉が重み付き誤りであることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0582505915332336
• License:
• Abstract: When applying reinforcement learning from human feedback (RLHF), the reward is learned from data and, therefore, always has some error. It is common to mitigate this by regularizing the policy with KL divergence from a base model, with the hope that balancing reward with regularization will achieve desirable outcomes despite this reward misspecification. We show that when the reward function has light-tailed error, optimal policies under less restrictive KL penalties achieve arbitrarily high utility. However, if error is heavy-tailed, some policies obtain arbitrarily high reward despite achieving no more utility than the base model--a phenomenon we call catastrophic Goodhart. We adapt a discrete optimization method to measure the tails of reward models, finding that they are consistent with light-tailed error. However, the pervasiveness of heavy-tailed distributions in many real-world applications indicates that future sources of RL reward could have heavy-tailed error, increasing the likelihood of reward hacking even with KL regularization.
• Abstract（参考訳）: 人間のフィードバック(RLHF)から強化学習を適用する場合、報酬はデータから学習されるため、常に何らかの誤りがある。 基本モデルからKLの発散でポリシーを定式化し、正規化による報酬のバランスが、この報酬の不特定にもかかわらず望ましい結果をもたらすことを期待することで、これを緩和することが一般的である。 報酬関数が軽み付き誤差を持つ場合、制約の少ないKL罰則の最適ポリシーは任意に高い効用が得られることを示す。 しかし、誤りが重大であれば、基本モデル以上の実用性は得られないにもかかわらず、任意に高い報酬を得る政策もあり、これは破滅的なグッドハートと呼ばれる現象である。 我々は、報酬モデルのテールを測定するために離散最適化法を適用し、それらが光尾誤差と整合性があることを見出した。 しかし、多くの実世界のアプリケーションにおける重み付き分布の広範性は、将来のRL報酬源が重み付き誤りを犯し、KL正規化においても報酬ハッキングの可能性が高まることを示している。

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