論文の概要: Dual Active Learning for Reinforcement Learning from Human Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02504v1
• Date: Thu, 3 Oct 2024 14:09:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-04 02:51:33.668257
• Title: Dual Active Learning for Reinforcement Learning from Human Feedback
• Title（参考訳）: 人間のフィードバックによる強化学習のためのデュアルアクティブ学習
• Authors: Pangpang Liu, Chengchun Shi, Will Wei Sun,
• Abstract要約: 人間からのフィードバックからの強化学習(RLHF)は、大きな言語モデルと人間の好みを合わせるために広く応用されている。 人間のフィードバックは高価で時間を要するため、人間の教師がラベルを付けるための高品質な会話データを集めることが不可欠である。 本稿では、オフライン強化学習(RL)を用いてアライメント問題を定式化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.732678966515781
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Aligning large language models (LLMs) with human preferences is critical to recent advances in generative artificial intelligence. Reinforcement learning from human feedback (RLHF) is widely applied to achieve this objective. A key step in RLHF is to learn the reward function from human feedback. However, human feedback is costly and time-consuming, making it essential to collect high-quality conversation data for human teachers to label. Additionally, different human teachers have different levels of expertise. It is thus critical to query the most appropriate teacher for their opinions. In this paper, we use offline reinforcement learning (RL) to formulate the alignment problem. Motivated by the idea of $D$-optimal design, we first propose a dual active reward learning algorithm for the simultaneous selection of conversations and teachers. Next, we apply pessimistic RL to solve the alignment problem, based on the learned reward estimator. Theoretically, we show that the reward estimator obtained through our proposed adaptive selection strategy achieves minimal generalized variance asymptotically, and prove that the sub-optimality of our pessimistic policy scales as $O(1/\sqrt{T})$ with a given sample budget $T$. Through simulations and experiments on LLMs, we demonstrate the effectiveness of our algorithm and its superiority over state-of-the-arts.
• Abstract（参考訳）: 人選好を伴う大規模言語モデル(LLM)の調整は、生成的人工知能の最近の進歩に不可欠である。 人間のフィードバックからの強化学習(RLHF)がこの目的を達成するために広く応用されている。 RLHFの重要なステップは、人間のフィードバックから報酬関数を学ぶことである。 しかし、人間のフィードバックは高価で時間を要するため、人間の教師がラベルを付けるための高品質な会話データを集めることが不可欠である。 加えて、異なる人間の教師は異なるレベルの専門知識を持っている。 そのため、最も適切な教師に意見を求めることが重要である。 本稿では、オフライン強化学習(RL)を用いてアライメント問題を定式化する。 D$-optimalデザインのアイデアに触発されて、会話と教師の同時選択のための2つのアクティブ報酬学習アルゴリズムを最初に提案する。 次に、学習した報酬推定器に基づいて、悲観的RLを用いてアライメント問題を解決する。 理論的には、提案した適応選択戦略によって得られる報酬推定器は、漸近的に最小限の一般化分散を達成し、我々の悲観的政策の準最適性が与えられたサンプル予算$T$で$O(1/\sqrt{T})$にスケールすることを証明する。 LLMのシミュレーションや実験を通じて,我々のアルゴリズムの有効性と最先端技術に対する優位性を実証した。

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