論文の概要: Geometric-Averaged Preference Optimization for Soft Preference Labels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.06691v1
• Date: Tue, 10 Sep 2024 17:54:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-11 16:23:35.055399
• Title: Geometric-Averaged Preference Optimization for Soft Preference Labels
• Title（参考訳）: ソフトな選好ラベルに対する幾何学的平均選好最適化
• Authors: Hiroki Furuta, Kuang-Huei Lee, Shixiang Shane Gu, Yutaka Matsuo, Aleksandra Faust, Heiga Zen, Izzeddin Gur,
• Abstract要約: LLMを人間の嗜好と整合させる多くのアルゴリズムは、人間の嗜好は二進的かつ決定論的であると仮定する。 応答の微粒な関係を反映する分布性ソフトな選好ラベルを導入する。 幾何平均化は、アライメント研究のための標準ベンチマークの性能を一貫して改善することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.2746007085333
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Many algorithms for aligning LLMs with human preferences assume that human preferences are binary and deterministic. However, it is reasonable to think that they can vary with different individuals, and thus should be distributional to reflect the fine-grained relationship between the responses. In this work, we introduce the distributional soft preference labels and improve Direct Preference Optimization (DPO) with a weighted geometric average of the LLM output likelihood in the loss function. In doing so, the scale of learning loss is adjusted based on the soft labels, and the loss with equally preferred responses would be close to zero. This simple modification can be easily applied to any DPO family and helps the models escape from the over-optimization and objective mismatch prior works suffer from. In our experiments, we simulate the soft preference labels with AI feedback from LLMs and demonstrate that geometric averaging consistently improves performance on standard benchmarks for alignment research. In particular, we observe more preferable responses than binary labels and significant improvements with data where modestly-confident labels are in the majority.
• Abstract（参考訳）: LLMを人間の嗜好と整合させる多くのアルゴリズムは、人間の嗜好は二進的かつ決定論的であると仮定する。 しかし、異なる個人によって異なる可能性があると考えることは合理的であり、したがって、応答間のきめ細かい関係を反映する分布性を持つべきである。 本研究では,分散ソフトな選好ラベルを導入し,損失関数におけるLLM出力確率の重み付き幾何平均を用いて直接選好最適化(DPO)を改善する。 これにより、ソフトラベルに基づいて学習損失の規模を調整し、等しく望ましい応答による損失はゼロに近いものとなる。 この単純な修正は、どんなDPOファミリーにも容易に適用でき、モデルが過度な最適化や客観的なミスマッチから逃れるのに役立つ。 実験では,LLMからのAIフィードバックでソフトな選好ラベルをシミュレートし,幾何平均化がアライメント研究のための標準ベンチマークの性能を一貫して改善することを示した。 特に、バイナリラベルよりもより望ましいレスポンスを観察し、適度に信頼されたラベルが多数を占めるデータで大幅に改善する。

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