論文の概要: Self-Evolutionary Large Language Models through Uncertainty-Enhanced Preference Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.11212v1
- Date: Tue, 17 Sep 2024 14:05:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-18 16:35:30.154379
- Title: Self-Evolutionary Large Language Models through Uncertainty-Enhanced Preference Optimization
- Title（参考訳）: 不確実性強化された選好最適化による自己進化型大規模言語モデル
- Authors: Jianing Wang, Yang Zhou, Xiaocheng Zhang, Mengjiao Bao, Peng Yan,
- Abstract要約: 反復的選好最適化は、最近、大規模言語モデル(LLM)のデファクトトレーニングパラダイムの1つになっている。
我々は、信頼性の高いフィードバックでLLMを自己進化させる不確実性のあるtextbfPreference textbfOptimizationフレームワークを提案する。
筆者らのフレームワークは,ノイズ問題を大幅に軽減し,反復的選好最適化の性能を向上させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.618391485742968
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Iterative preference optimization has recently become one of the de-facto training paradigms for large language models (LLMs), but the performance is still underwhelming due to too much noisy preference data yielded in the loop. To combat this issue, we present an \textbf{U}ncertainty-enhanced \textbf{P}reference \textbf{O}ptimization (UPO) framework to make the LLM self-evolve with reliable feedback. The key idea is mitigating the noisy preference data derived from the current policy and reward models by performing pair-wise uncertainty estimation and judiciously reliable feedback sampling. To reach this goal, we thus introduce an estimator model, which incorporates Monte Carlo (MC) dropout in Bayesian neural network (BNN) to perform uncertainty estimation for the preference data derived from the LLM policy. Compared to the existing methods that directly filter generated responses based on the reward score, the estimator focuses on the model uncertainty in a pair-wise manner and effectively bypasses the confirmation bias problem of the reward model. Additionally, we also propose an uncertainty-enhanced self-evolution algorithm to improve the robustness of preference optimization and encourage the LLM to generate responses with both high reward and certainty. Extensive experiments over multiple benchmarks demonstrate that our framework substantially alleviates the noisy problem and improves the performance of iterative preference optimization.
- Abstract（参考訳）: 反復的選好最適化は、最近、大規模言語モデル(LLM)のデファクトトレーニングパラダイムの1つになっているが、ループで得られるノイズの多い選好データが多すぎるため、まだパフォーマンスが急落している。
この問題に対処するために、信頼性の高いフィードバックでLLMを自己進化させるために、 \textbf{U}ncertainty-enhanced \textbf{P}reference \textbf{O}ptimization (UPO) フレームワークを提案する。
鍵となる考え方は、ペアワイド不確実性推定と司法的に信頼できるフィードバックサンプリングを行うことにより、現在の方針と報奨モデルから導かれるノイズの多い選好データを緩和することである。
この目標を達成するために,ベイジアンニューラルネットワーク (BNN) にモンテカルロ (MC) のドロップアウトを組み込んだ推定器モデルを導入する。
報酬スコアに基づいて生成した応答を直接フィルタリングする既存の手法と比較して、推定器はモデルの不確実性をペアワイズに焦点を合わせ、報酬モデルの確認バイアス問題を効果的に回避する。
さらに、優先最適化の堅牢性を改善するための不確実性向上自己進化アルゴリズムを提案し、高い報酬と確実性の両方でLLMが応答を生成することを奨励する。
複数のベンチマークに対する大規模な実験により、我々のフレームワークはノイズ問題を大幅に軽減し、反復的選好最適化の性能を向上することが示された。
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