論文の概要: AIPO: Improving Training Objective for Iterative Preference Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.08845v1
• Date: Fri, 13 Sep 2024 14:03:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-16 16:19:29.643061
• Title: AIPO: Improving Training Objective for Iterative Preference Optimization
• Title（参考訳）: AIPO: 反復的推論最適化のためのトレーニング目的の改善
• Authors: Yaojie Shen, Xinyao Wang, Yulei Niu, Ying Zhou, Lexin Tang, Libo Zhang, Fan Chen, Longyin Wen,
• Abstract要約: 合成データを用いた反復選好最適化について検討する。 我々は,反復選好最適化,すなわち合意対応反復選好最適化(AIPO)のための学習目標を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.24211649396053
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Preference Optimization (PO), is gaining popularity as an alternative choice of Proximal Policy Optimization (PPO) for aligning Large Language Models (LLMs). Recent research on aligning LLMs iteratively with synthetic or partially synthetic data shows promising results in scaling up PO training for both academic settings and proprietary trained models such as Llama3. Despite its success, our study shows that the length exploitation issue present in PO is even more severe in Iterative Preference Optimization (IPO) due to the iterative nature of the process. In this work, we study iterative preference optimization with synthetic data. We share the findings and analysis along the way of building the iterative preference optimization pipeline. More specifically, we discuss the length exploitation issue during iterative preference optimization and propose our training objective for iterative preference optimization, namely Agreement-aware Iterative Preference Optimization (AIPO). To demonstrate the effectiveness of our method, we conduct comprehensive experiments and achieve state-of-the-art performance on MT-Bench, AlpacaEval 2.0, and Arena-Hard. Our implementation and model checkpoints will be made available at https://github.com/bytedance/AIPO.
• Abstract（参考訳）: 優先度最適化(PO)は、大規模言語モデル(LLM)の整合化のためのPPO(Proximal Policy Optimization)に代わる選択肢として人気を集めている。 LLMを合成データや部分合成データと反復的に整合させる最近の研究は、学術的な設定とLlama3のような独自のトレーニングモデルの両方でPOトレーニングをスケールアップする有望な結果を示している。 その成功にもかかわらず、本研究は、POに現れる長さ利用の問題が、反復的優先度最適化(IPO)において、プロセスの反復的性質によりさらに深刻であることを示している。 本研究では,合成データを用いた反復的選好最適化について検討する。 我々は、反復的な選好最適化パイプラインを構築する過程で、結果と分析を共有します。 より具体的には、反復選好最適化における長さ利用の問題について議論し、反復選好最適化のためのトレーニング目標、すなわち、合意対応反復選好最適化(AIPO)を提案する。 本手法の有効性を実証するため,MT-Bench,AlpacaEval 2.0,Arena-Hardで総合実験を行い,最先端性能を実現した。 私たちの実装とモデルチェックポイントはhttps://github.com/bytedance/AIPO.orgで公開されます。

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