論文の概要: Preference-Guided Reflective Sampling for Aligning Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12163v2
• Date: Fri, 4 Oct 2024 11:40:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 05:49:00.821427
• Title: Preference-Guided Reflective Sampling for Aligning Language Models
• Title（参考訳）: 適応言語モデルに対する優先誘導反射サンプリング
• Authors: Hai Ye, Hwee Tou Ng,
• Abstract要約: 反復データ生成とモデル再訓練は、大きな言語モデル(LLM)を人間の好みに効果的に合わせることができる。 本研究では,PRS(Preference-Guided Reflective Smpling)を提案する。 ランダムサンプリングとは異なり、PSSはより効率的なサンプリングを可能にするためにツリーベースの生成フレームワークを使用している。 PRSは、反復的なオフラインRLトレーニングに適用した場合、高いパフォーマンスを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.69410513313001
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Iterative data generation and model re-training can effectively align large language models(LLMs) to human preferences. The process of data sampling is crucial, as it significantly influences the success of policy improvement. Repeated random sampling is a widely used method that independently queries the model multiple times to generate outputs. In this work, we propose a more effective sampling method, named Preference-Guided Reflective Sampling (PRS). Unlike random sampling, PRS employs a tree-based generation framework to enable more efficient sampling. It leverages adaptive self-refinement techniques to better explore the sampling space. By specifying user preferences in natural language, PRS can further optimize response generation according to these preferences. As a result, PRS can align models to diverse user preferences. Our experiments demonstrate that PRS generates higher-quality responses with significantly higher rewards. On AlpacaEval and Arena-Hard, PRS substantially outperforms repeated random sampling in best-of-$N$ sampling. Moreover, PRS shows strong performance when applied in iterative offline RL training.
• Abstract（参考訳）: 反復データ生成とモデル再訓練は、大きな言語モデル(LLM)を人間の好みに効果的に合わせることができる。 データサンプリングのプロセスは、政策改善の成功に大きな影響を与えるため、非常に重要である。 繰り返しランダムサンプリングは、独立してモデルを複数回クエリして出力を生成するために広く使われている手法である。 本研究では,より効果的なサンプリング手法であるPreference-Guided Reflective Smpling(PRS)を提案する。 ランダムサンプリングとは異なり、PSSはより効率的なサンプリングを可能にするためにツリーベースの生成フレームワークを使用している。 適応的な自己精製技術を活用してサンプリング空間をよりよく探索する。 自然言語でユーザの好みを指定することで、PSSはこれらの好みに応じて応答生成をさらに最適化することができる。 その結果、PSSはモデルを多様なユーザの好みに合わせることができる。 実験の結果,PSSは高い報酬率で高品質な応答を生成できることがわかった。 AlpacaEval と Arena-Hard では、PSS は N$ のサンプリングで繰り返しランダムサンプリングを著しく上回っている。 さらに、PSSは、反復的なオフラインRLトレーニングに適用した場合、高い性能を示す。

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