Fugu-MT 論文翻訳(概要): Length Desensitization in Directed Preference Optimization

論文の概要: Length Desensitization in Directed Preference Optimization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.06411v1
Date: Tue, 10 Sep 2024 10:49:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-11 18:10:00.472832
Title: Length Desensitization in Directed Preference Optimization
Title（参考訳）: 方向性優先最適化における長さ脱感作
Authors: Wei Liu, Yang Bai, Chengcheng Han, Rongxiang Weng, Jun Xu, Xuezhi Cao, Jingang Wang, Xunliang Cai,
Abstract要約: DPOは冗長性に対して過度に最適化される傾向があり、パフォーマンスとユーザエクスペリエンスの両方に有害に影響を及ぼす可能性がある。 LD-DPO(LD-DPO)と呼ばれるDPOの時間依存性改善手法を提案する。提案手法は,他の暗黙の選好から比較的重要でない明示的な長さ選好を分離することにより,DPOをデータ長に脱感化することを目的としている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 26.664176443756773
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Direct Preference Optimization (DPO) is widely utilized in the Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) phase to align Large Language Models (LLMs) with human preferences, thereby enhancing both their harmlessness and efficacy. However, it has been observed that DPO tends to over-optimize for verbosity, which can detrimentally affect both performance and user experience. In this paper, we conduct an in-depth theoretical analysis of DPO's optimization objective and reveal a strong correlation between its implicit reward and data length. This correlation misguides the optimization direction, resulting in length sensitivity during the DPO training and leading to verbosity. To address this issue, we propose a length-desensitization improvement method for DPO, termed LD-DPO. The proposed method aims to desensitize DPO to data length by decoupling explicit length preference, which is relatively insignificant, from the other implicit preferences, thereby enabling more effective learning of the intrinsic preferences. We utilized two settings (Base and Instruct) of Llama2-13B, Llama3-8B, and Qwen2-7B for experimental validation on various benchmarks including MT-Bench and AlpacaEval 2. The experimental results indicate that LD-DPO consistently outperforms DPO and other baseline methods, achieving more concise responses with a 10-40\% reduction in length compared to DPO. We conducted in-depth experimental analyses to demonstrate that LD-DPO can indeed achieve length desensitization and align the model more closely with human-real preferences.
Abstract（参考訳）: 直接選好最適化(DPO)はRLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)フェーズで広く利用されており、大きな言語モデル(LLM)を人間の嗜好と整合させ、それらの無害性と有効性の両方を高める。しかし、DPOは冗長性に対して過度に最適化される傾向にあり、パフォーマンスとユーザエクスペリエンスの両方に有害に影響を及ぼす可能性がある。本稿では,DPOの最適化目標の詳細な理論的解析を行い,その暗黙の報酬とデータ長との間に強い相関関係を示す。この相関関係は最適化方向を誤解し、DPOトレーニング中に長さ感度を低下させ、冗長性をもたらす。そこで本研究では,LD-DPOと呼ばれるDPOの時間依存性改善手法を提案する。提案手法は,他の暗黙的選好から比較的重要でない明示的な長さ選好を分離することにより,データ長へのDPOの脱感化を図り,本質的な選好をより効果的に学習することを目的とする。 Llama2-13B, Llama3-8B, Qwen2-7Bの2つの設定(ベースとインストラクション)をMT-Bench, AlpacaEval2などの各種ベンチマークで実験的に検証した。実験結果から,LD-DPOはDPOと他のベースライン法を一貫して上回り,DPOと比較して10～40倍の短縮でより簡潔な応答が得られた。我々は,LD-DPOが実際に長さの脱感作を実現し,モデルと人間の嗜好をより緊密に調整できることを実証するために,詳細な実験分析を行った。

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