論文の概要: RainbowPO: A Unified Framework for Combining Improvements in Preference Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04203v2
• Date: Sat, 01 Mar 2025 00:02:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-04 16:10:02.880928
• Title: RainbowPO: A Unified Framework for Combining Improvements in Preference Optimization
• Title（参考訳）: RainbowPO: 優先度最適化の改善を統合する統一フレームワーク
• Authors: Hanyang Zhao, Genta Indra Winata, Anirban Das, Shi-Xiong Zhang, David D. Yao, Wenpin Tang, Sambit Sahu,
• Abstract要約: RainbowPOはキーコンポーネントを7つの方向に分類する統合フレームワークである。 RainbowPOは既存のDPOよりも優れていることを実証する。 我々は、研究者が新しいDPO手法の開発を指導し、実践者を支援するための洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.45649373554474
• License:
• Abstract: Recently, numerous preference optimization algorithms have been introduced as extensions to the Direct Preference Optimization (DPO) family. While these methods have successfully aligned models with human preferences, there is a lack of understanding regarding the contributions of their additional components. Moreover, fair and consistent comparisons are scarce, making it difficult to discern which components genuinely enhance downstream performance. In this work, we propose RainbowPO, a unified framework that demystifies the effectiveness of existing DPO methods by categorizing their key components into seven broad directions. We integrate these components into a single cohesive objective, enhancing the performance of each individual element. Through extensive experiments, we demonstrate that RainbowPO outperforms existing DPO variants. Additionally, we provide insights to guide researchers in developing new DPO methods and assist practitioners in their implementations.
• Abstract（参考訳）: 近年,DPO(Direct Preference Optimization)ファミリの拡張として,多数の選好最適化アルゴリズムが導入されている。 これらの手法はモデルと人間の好みを一致させるのに成功しているが、追加のコンポーネントの貢献について理解の欠如がある。 さらに、公平で一貫した比較は少ないため、どのコンポーネントが真に下流のパフォーマンスを向上させるかを識別することは困難である。 本研究では,キーコンポーネントを7方向に分類することで,既存のDPO手法の有効性を実証する統合フレームワークであるRainbowPOを提案する。 これらのコンポーネントを単一の凝集目標に統合し、各要素のパフォーマンスを向上させる。 広範な実験を通して、RainbowPOは既存のDPOのバリエーションよりも優れていることを示した。 さらに、新しいDPO手法の開発を研究者に指導し、実践者を支援するための洞察を提供する。

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