論文の概要: Training Language Models to Self-Correct via Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.12917v2
• Date: Fri, 4 Oct 2024 17:28:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 12:59:09.637632
• Title: Training Language Models to Self-Correct via Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習による自己補正のための言語モデルの構築
• Authors: Aviral Kumar, Vincent Zhuang, Rishabh Agarwal, Yi Su, John D Co-Reyes, Avi Singh, Kate Baumli, Shariq Iqbal, Colton Bishop, Rebecca Roelofs, Lei M Zhang, Kay McKinney, Disha Shrivastava, Cosmin Paduraru, George Tucker, Doina Precup, Feryal Behbahani, Aleksandra Faust,
• Abstract要約: 自己補正は、現代の大規模言語モデル(LLM)では、ほとんど効果がないことが判明した。 完全自己生成データを用いたLLMの自己補正能力を大幅に向上させるマルチターンオンライン強化学習手法であるSCoReを開発した。 SCoReは最先端の自己補正性能を実現し,MATHとHumanEvalでそれぞれ15.6%,9.1%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 98.35197671595343
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Self-correction is a highly desirable capability of large language models (LLMs), yet it has consistently been found to be largely ineffective in modern LLMs. Current methods for training self-correction typically depend on either multiple models, a more advanced model, or additional forms of supervision. To address these shortcomings, we develop a multi-turn online reinforcement learning (RL) approach, SCoRe, that significantly improves an LLM's self-correction ability using entirely self-generated data. To build SCoRe, we first show that variants of supervised fine-tuning (SFT) on offline model-generated correction traces are often insufficient for instilling self-correction behavior. In particular, we observe that training via SFT falls prey to either a distribution mismatch between mistakes made by the data-collection policy and the model's own responses, or to behavior collapse, where learning implicitly prefers only a certain mode of correction behavior that is often not effective at self-correction on test problems. SCoRe addresses these challenges by training under the model's own distribution of self-generated correction traces and using appropriate regularization to steer the learning process into learning a self-correction behavior that is effective at test time as opposed to fitting high-reward responses for a given prompt. This regularization process includes an initial phase of multi-turn RL on a base model to generate a policy initialization that is less susceptible to collapse, followed by using a reward bonus to amplify self-correction. With Gemini 1.0 Pro and 1.5 Flash models, we find that SCoRe achieves state-of-the-art self-correction performance, improving the base models' self-correction by 15.6% and 9.1% respectively on MATH and HumanEval.
• Abstract（参考訳）: 自己補正は大規模言語モデル(LLM)において非常に望ましい能力であるが、現代のLLMではほとんど効果がないことが一貫して確認されている。 現在の自己補正の訓練方法は、通常、複数のモデル、より高度なモデル、または追加の監督形式に依存する。 これらの欠点に対処するため、完全自己生成データを用いたLLMの自己補正能力を大幅に向上させるマルチターンオンライン強化学習(RL)アプローチであるSCoReを開発した。 SCoReを構築するために、オフラインモデル生成補正トレースにおける教師付き微調整(SFT)の変種は、しばしば自己補正動作の注入に不十分であることを示す。 特に、SFTによるトレーニングは、データ収集ポリシーとモデル自身の応答のミスによる分布ミスマッチや、学習が暗黙的に修正行動の特定のモードのみを優先する行動崩壊に陥ることが観察された。 SCoReは、モデル独自の自己生成補正トレースの分布の下でトレーニングを行い、適切な正規化を使用して、与えられたプロンプトに高次応答を適用するのではなく、テスト時に有効である自己補正動作を学ぶ。 この正規化プロセスは、基本モデル上のマルチターンRLの初期フェーズを含み、崩壊しにくいポリシー初期化を生成し、その後、報酬ボーナスを使用して自己補正を増幅する。 Gemini 1.0 Pro と 1.5 Flash モデルでは、SCoRe は最先端の自己補正性能を達成し、ベースモデルの自己補正を MATH と HumanEval でそれぞれ 15.6% と 9.1% 改善している。

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