論文の概要: Anchored Preference Optimization and Contrastive Revisions: Addressing Underspecification in Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06266v1
• Date: Mon, 12 Aug 2024 16:24:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-13 13:03:23.739618
• Title: Anchored Preference Optimization and Contrastive Revisions: Addressing Underspecification in Alignment
• Title（参考訳）: Anchored Preference Optimization and Contrastive Revisions: Addressing Underspecification in Alignment
• Authors: Karel D'Oosterlinck, Winnie Xu, Chris Develder, Thomas Demeester, Amanpreet Singh, Christopher Potts, Douwe Kiela, Shikib Mehri,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、しばしばコントラスト的なアライメント目標と選好ペアデータセットを使用してアライメントされる。 これについて検討し、基礎となる応答が対照的な場合、嗜好データがより良い学習信号を与えることを示した。 我々は、よりコントラスト的な選好ペアを生み出すデータ生成手法である、AI Revisions (CLAIR) からのコントラスト学習を紹介する。 我々の最良のモデルは、APOで32K CLAIRの選好に基づいて訓練され、Llama-3-8B-Instructを7.65%改善し、GPT4-turboとのギャップを45%短縮しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.03947082589616
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are often aligned using contrastive alignment objectives and preference pair datasets. The interaction between model, paired data, and objective makes alignment a complicated procedure, sometimes producing subpar results. We study this and find that (i) preference data gives a better learning signal when the underlying responses are contrastive, and (ii) alignment objectives lead to better performance when they specify more control over the model during training. Based on these insights, we introduce Contrastive Learning from AI Revisions (CLAIR), a data-creation method which leads to more contrastive preference pairs, and Anchored Preference Optimization (APO), a controllable and more stable alignment objective. We align Llama-3-8B-Instruct using various comparable datasets and alignment objectives and measure MixEval-Hard scores, which correlate highly with human judgments. The CLAIR preferences lead to the strongest performance out of all datasets, and APO consistently outperforms less controllable objectives. Our best model, trained on 32K CLAIR preferences with APO, improves Llama-3-8B-Instruct by 7.65%, closing the gap with GPT4-turbo by 45%. Our code is available at https://github.com/ContextualAI/CLAIR_and_APO.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、しばしばコントラスト的なアライメント目標と選好ペアデータセットを使って整列される。 モデル、ペアデータ、および目的間の相互作用は複雑な手順を作り、時にサブパー結果を生成する。 私たちはこれを研究し、それを見つけます 二 嗜好データにより、基礎となる応答が対照的な場合に、より良い学習信号が得られること。 (ii)アライメントの目的は、トレーニング中にモデルに対するさらなるコントロールを指定すると、パフォーマンスが向上する。 これらの知見に基づき、よりコントラスト的な選好ペアを生み出すデータ生成手法であるContrastive Learning from AI Revisions (CLAIR)と、制御可能でより安定したアライメント目的であるAnchored Preference Optimization (APO)を紹介する。 我々はLlama-3-8B-Instructを、様々な類似したデータセットとアライメント目標を用いて調整し、MixEval-Hardスコアを測定する。 CLAIRの選好はすべてのデータセットの中で最強のパフォーマンスをもたらし、APOは一貫してコントロール可能な目標よりも優れています。 我々の最良のモデルは、APOで32K CLAIRの選好に基づいて訓練され、Llama-3-8B-Instructを7.65%改善し、GPT4-turboとのギャップを45%短縮しました。 私たちのコードはhttps://github.com/ContextualAI/CLAIR_and_APO.orgで公開されています。

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