論文の概要: Investigating on RLHF methodology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01789v1
• Date: Wed, 2 Oct 2024 17:46:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-04 15:14:33.731311
• Title: Investigating on RLHF methodology
• Title（参考訳）: RLHF法の検討
• Authors: Alexey Kutalev, Sergei Markoff,
• Abstract要約: 本稿では,人間の嗜好をシミュレートする選好モデル(Preference Model)の訓練の特徴と,最良の結果を達成する上で不可欠な方法や詳細について論じる。 また、強化学習(Reinforcement Learning)を用いて大規模言語モデルを微調整し、直面した課題と克服方法を説明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this article, we investigate the alignment of Large Language Models according to human preferences. We discuss the features of training a Preference Model, which simulates human preferences, and the methods and details we found essential for achieving the best results. We also discuss using Reinforcement Learning to fine-tune Large Language Models and describe the challenges we faced and the ways to overcome them. Additionally, we present our experience with the Direct Preference Optimization method, which enables us to align a Large Language Model with human preferences without creating a separate Preference Model. As our contribution, we introduce the approach for collecting a preference dataset through perplexity filtering, which makes the process of creating such a dataset for a specific Language Model much easier and more cost-effective.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,人間の好みに応じた大規模言語モデルのアライメントを検討する。 本稿では,人間の嗜好をシミュレートする選好モデル(Preference Model)の訓練の特徴と,最良の結果を達成する上で不可欠な方法や詳細について論じる。 また、強化学習(Reinforcement Learning)を用いて大規模言語モデルを微調整し、直面した課題と克服方法を説明する。 さらに、我々は、大規模言語モデルと人間の嗜好との整合性を、個別の選好モデルを作成することなく実現する、ダイレクト・選好最適化法を用いて、経験を提示する。 コントリビューションとして、パープレキシティ・フィルタリングによる選好データセットの収集アプローチを導入し、特定の言語モデルのためのそのようなデータセットを作成するプロセスがより簡単で、よりコスト効率の良いものとなるようにした。

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