論文の概要: BOND: Aligning LLMs with Best-of-N Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14622v1
• Date: Fri, 19 Jul 2024 18:38:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-23 21:43:34.166460
• Title: BOND: Aligning LLMs with Best-of-N Distillation
• Title（参考訳）: BOND:N-Best-of-N蒸留によるLCMの調整
• Authors: Pier Giuseppe Sessa, Robert Dadashi, Léonard Hussenot, Johan Ferret, Nino Vieillard, Alexandre Ramé, Bobak Shariari, Sarah Perrin, Abe Friesen, Geoffrey Cideron, Sertan Girgin, Piotr Stanczyk, Andrea Michi, Danila Sinopalnikov, Sabela Ramos, Amélie Héliou, Aliaksei Severyn, Matt Hoffman, Nikola Momchev, Olivier Bachem,
• Abstract要約: BOND(Best-of-N Distillation)は,Best-of-Nをエミュレートする新しいRLHFアルゴリズムである。 具体的には、BONDは、ポリシーから世代分布をBest-of-N分布に近づけるように強制する分布マッチングアルゴリズムである。 本稿では,抽象的な要約モデルとGemmaモデルの実験を通じて,提案手法の有効性といくつかの設計選択を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.254031574394965
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reinforcement learning from human feedback (RLHF) is a key driver of quality and safety in state-of-the-art large language models. Yet, a surprisingly simple and strong inference-time strategy is Best-of-N sampling that selects the best generation among N candidates. In this paper, we propose Best-of-N Distillation (BOND), a novel RLHF algorithm that seeks to emulate Best-of-N but without its significant computational overhead at inference time. Specifically, BOND is a distribution matching algorithm that forces the distribution of generations from the policy to get closer to the Best-of-N distribution. We use the Jeffreys divergence (a linear combination of forward and backward KL) to balance between mode-covering and mode-seeking behavior, and derive an iterative formulation that utilizes a moving anchor for efficiency. We demonstrate the effectiveness of our approach and several design choices through experiments on abstractive summarization and Gemma models. Aligning Gemma policies with BOND outperforms other RLHF algorithms by improving results on several benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 人間のフィードバックからの強化学習(RLHF)は、最先端の大規模言語モデルにおける品質と安全性の重要な要因である。 しかし、驚くほど単純で強い推論時間戦略は、N候補の中で最高の世代を選択するベスト・オブ・Nサンプリングである。 本稿では,Best-of-N Distillation (BOND)を提案する。これは,Best-of-Nをエミュレートする新しいRLHFアルゴリズムである。 具体的には、BONDは、ポリシーから世代分布をBest-of-N分布に近づけるように強制する分布マッチングアルゴリズムである。 我々は,モード被覆動作とモード探索動作のバランスをとるために,ジェフリース発散(前方KLと後方KLの線形結合)を用い,移動アンカーを効率よく利用した反復的な定式化を導出する。 本稿では,抽象的な要約モデルとGemmaモデルの実験を通じて,提案手法の有効性といくつかの設計選択を実証する。 BONDによるGemmaポリシーの調整は、いくつかのベンチマークの結果を改善することで、他のRLHFアルゴリズムよりも優れている。

関連論文リスト

• SAIL: Self-Improving Efficient Online Alignment of Large Language Models [56.59644677997827]
  人間のフィードバックからの強化学習は、大きな言語モデルを人間の好みに合わせるための重要な方法である。 近年の文献では、オンラインRLHF法の設計に焦点が当てられているが、統一された概念的定式化はいまだに欠けている。 提案手法は,計算オーバーヘッドを最小限に抑えたオープンソースデータセットのアライメント性能を著しく向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-21T18:05:35Z)
• Multi-turn Reinforcement Learning from Preference Human Feedback [41.327438095745315]
  RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)は、大規模言語モデルと人間の嗜好を整合させる標準的なアプローチとなっている。 既存のメソッドは、選好を単一の決定(ターン)レベルでエミュレートすることで機能する。 本研究では,2つの全会話間の嗜好フィードバックから強化学習のための新しい手法を開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-23T14:53:54Z)
• LIRE: listwise reward enhancement for preference alignment [27.50204023448716]
  本稿では、複数の応答のオフライン報酬を合理化されたリストワイズフレームワークに組み込む、勾配に基づく報酬最適化手法を提案する。 LIREは実装が簡単で、最小限のパラメータチューニングを必要とし、ペアワイズパラダイムとシームレスに整合する。 実験の結果,LIREは対話タスクや要約タスクのベンチマークにおいて,既存のメソッドよりも一貫して優れていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-22T10:21:50Z)
• Regularized Best-of-N Sampling to Mitigate Reward Hacking for Language Model Alignment [7.349727826230864]
  本稿では,報酬ハッキングの軽減を目的とした正規化Best-of-N(RBoN)を提案する。 RBoNは、選好学習技術と同様に、応答選択における近接項を組み込んでいる。 実験の結果、RBoNで生成されたデータセットに基づいて訓練されたDPOモデルは、バニラBoNで生成されたDPOモデルより優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-01T11:26:50Z)
• 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)
• Direct Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Reward Model [126.78737228677025]
  本稿では,RLHFにおける報酬モデルの新たなパラメータ化について紹介する。 DPO(Direct Preference Optimization)と呼ばれる結果のアルゴリズムは、安定的で、性能が高く、計算的にも軽量である。 我々の実験は、DPOが人間の好みに合わせて微調整できるだけでなく、既存の方法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-29T17:57:46Z)
• Expeditious Saliency-guided Mix-up through Random Gradient Thresholding [89.59134648542042]
  混合学習アプローチはディープニューラルネットワークの一般化能力向上に有効であることが証明されている。 本稿では,両経路の分岐点に位置する新しい手法を提案する。 我々はR-Mixという手法を「Random Mix-up」という概念にちなむ。 より良い意思決定プロトコルが存在するかどうかという問題に対処するために、我々は、ミックスアップポリシーを決定する強化学習エージェントを訓練する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-09T14:29:57Z)
• Learning generative models for valid knockoffs using novel multivariate-rank based statistics [12.528602250193206]
  ランクエネルギー (RE) は、Monge's Optimal Transport (OT) 問題における最適写像を特徴付ける理論的結果を用いて導出される。 我々は、ソフトランクエネルギー(sRE)と呼ばれるREの変種と、ソフトランク最大平均誤差(sRMMD)と呼ばれるカーネル変種を提案する。 次に、sRMMDを用いて深いノックオフを生成し、有効なノックオフを生成するための新規かつ効果的な方法であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-29T18:51:19Z)
• Text Generation with Efficient (Soft) Q-Learning [91.47743595382758]
  強化学習(RL)は、任意のタスクメトリクスを報酬としてプラグインすることで、より柔軟なソリューションを提供する。 ソフトQ-ラーニングの観点からテキスト生成のための新しいRL式を導入する。 雑音/負の例から学習し、敵攻撃、即時生成など、幅広いタスクにアプローチを適用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-14T18:48:40Z)
• No Regret Sample Selection with Noisy Labels [0.0]
  複数の雑音ラベル付きデータセットに対する実験結果から,サンプル選択戦略がDNNトレーニングに有効であることが示された。 提案手法は, 計算コストを著しく低減しつつ, 最先端手法のベストあるいは2番目に高い性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-06T13:17:35Z)

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。