論文の概要: Elephant in the Room: Unveiling the Impact of Reward Model Quality in Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19024v1
• Date: Thu, 26 Sep 2024 04:28:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 04:50:50.846532
• Title: Elephant in the Room: Unveiling the Impact of Reward Model Quality in Alignment
• Title（参考訳）: 室内のエレファント:アライメントにおけるリワードモデル品質の影響を明らかにする
• Authors: Yan Liu, Xiaoyuan Yi, Xiaokang Chen, Jing Yao, Jingwei Yi, Daoguang Zan, Zheng Liu, Xing Xie, Tsung-Yi Ho,
• Abstract要約: 重要な役割の報酬モデルが整列するにもかかわらず、以前の作品は一貫してパフォーマンスを見落としている。 本研究は、まず、広く使われている嗜好データセットHH-RLHFの品質を調査し、クリーンバージョンCHH-RLHFをキュレートする。 本稿では,CHH-RLHFに基づいて,従来のアライメント作業で使用する幅広い報酬モデルの精度をベンチマークし,最適化と評価の両方に使用するという信頼性の欠如を明らかにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.21842377409232
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The demand for regulating potentially risky behaviors of large language models (LLMs) has ignited research on alignment methods. Since LLM alignment heavily relies on reward models for optimization or evaluation, neglecting the quality of reward models may cause unreliable results or even misalignment. Despite the vital role reward models play in alignment, previous works have consistently overlooked their performance and used off-the-shelf reward models arbitrarily without verification, rendering the reward model ``\emph{an elephant in the room}''. To this end, this work first investigates the quality of the widely-used preference dataset, HH-RLHF, and curates a clean version, CHH-RLHF. Based on CHH-RLHF, we benchmark the accuracy of a broad range of reward models used in previous alignment works, unveiling the unreliability of using them both for optimization and evaluation. Furthermore, we systematically study the impact of reward model quality on alignment performance in three reward utilization paradigms. Extensive experiments reveal that better reward models perform as better human preference proxies. This work aims to awaken people to notice this huge elephant in alignment research. We call attention to the following issues: (1) The reward model needs to be rigorously evaluated, whether for alignment optimization or evaluation. (2) Considering the role of reward models, research efforts should not only concentrate on alignment algorithm, but also on developing more reliable human proxy.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の潜在的危険行動の規制に対する需要は、アライメント手法の研究に火をつけている。 LLMアライメントは最適化や評価のための報酬モデルに大きく依存しているため、報酬モデルの品質を無視すると、信頼性の低い結果や不正な調整を引き起こす可能性がある。 重要な役割の報酬モデルが整列しているにもかかわらず、前作では一貫してパフォーマンスを見落としており、検証無しに既製の報酬モデルを任意に使用しており、報酬モデル '`\emph{an elephant in the room}' を描画している。 この目的のために、まず広く使われている選好データセットHH-RLHFの品質を調査し、クリーンバージョンCHH-RLHFをキュレートする。 本稿では,CHH-RLHFに基づいて,従来のアライメント作業で使用する幅広い報酬モデルの精度をベンチマークし,最適化と評価の両方に使用するという信頼性の欠如を明らかにした。 さらに,報酬モデル品質が3つの報酬利用パラダイムにおけるアライメント性能に及ぼす影響を系統的に検討した。 大規模な実験では、より良い報酬モデルがより良い人間の嗜好のプロキシとして機能することが示された。 この研究は、人々の目を覚ますことで、アライメント研究においてこの巨大な象に気づくことを目的としています。 1)アライメント最適化か評価かにかかわらず、報酬モデルを厳格に評価する必要がある。 2)報酬モデルの役割を考えると,研究はアライメントアルゴリズムだけでなく,より信頼性の高いヒューマンプロキシの開発にも注力すべきである。

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