論文の概要: A Gradient Analysis Framework for Rewarding Good and Penalizing Bad Examples in Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16751v1
• Date: Thu, 29 Aug 2024 17:46:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-30 12:41:39.486809
• Title: A Gradient Analysis Framework for Rewarding Good and Penalizing Bad Examples in Language Models
• Title（参考訳）: 言語モデルにおける悪例の回避と罰則化のためのグラディエント分析フレームワーク
• Authors: Yi-Lin Tuan, William Yang Wang,
• Abstract要約: 本稿では,損失関数の勾配解析の特異な角度について述べる。 ExMATEはMLEの優れたサロゲートであり,DPOとMLEの代わりにExMATEを組み合わせることで,統計的(5-7%)と生成的(+18%)の性能が向上することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.949883238901414
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Beyond maximum likelihood estimation (MLE), the standard objective of a language model (LM) that optimizes good examples probabilities, many studies have explored ways that also penalize bad examples for enhancing the quality of output distribution, including unlikelihood training, exponential maximizing average treatment effect (ExMATE), and direct preference optimization (DPO). To systematically compare these methods and further provide a unified recipe for LM optimization, in this paper, we present a unique angle of gradient analysis of loss functions that simultaneously reward good examples and penalize bad ones in LMs. Through both mathematical results and experiments on CausalDialogue and Anthropic HH-RLHF datasets, we identify distinct functional characteristics among these methods. We find that ExMATE serves as a superior surrogate for MLE, and that combining DPO with ExMATE instead of MLE further enhances both the statistical (5-7%) and generative (+18% win rate) performance.
• Abstract（参考訳）: よい例の確率を最適化する言語モデル(LM)の標準目的である最大極大推定(MLE)以外にも、不規則学習、指数最大化平均処理効果(ExMATE)、直接選好最適化(DPO)など、出力分布の品質向上のための悪い例を罰する手法も検討されている。 本稿では、これらの手法を体系的に比較し、さらにLM最適化のための統一的なレシピを提供するために、損失関数の勾配解析のユニークな角度を示す。 CausalDialogue と Anthropic HH-RLHF データセットの数学的結果と実験により,これらの手法の異なる機能特性を同定した。 ExMATEはMLEの優れたサロゲートであり,DPOとMLEの代わりにExMATEを組み合わせることで,統計的(5-7%)と生成的(+18%)の性能が向上することがわかった。

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