論文の概要: Insights from the Inverse: Reconstructing LLM Training Goals Through Inverse RL

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12491v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 12:14:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:42:41.565088
• Title: Insights from the Inverse: Reconstructing LLM Training Goals Through Inverse RL
• Title（参考訳）: 逆からの洞察:逆RLによるLLMトレーニング目標の再構築
• Authors: Jared Joselowitz, Arjun Jagota, Satyapriya Krishna, Sonali Parbhoo,
• Abstract要約: Reinforcement Learning from Human Feedbackで訓練された大規模言語モデル(LLM)は、目覚ましい能力を示しているが、その基盤となる報酬関数や意思決定プロセスは不透明である。 本稿では, 逆強化学習(IRL)を用いて暗黙の報酬関数を復元することにより, LLMを解釈する新しい手法を提案する。 我々は,ヒトの嗜好を予測する上で,最大80.40%の精度を達成できる報酬モデルを抽出し,様々な大きさの毒性アライメントLDMについて実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.988692259455583
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) trained with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) have demonstrated remarkable capabilities, but their underlying reward functions and decision-making processes remain opaque. This paper introduces a novel approach to interpreting LLMs by applying inverse reinforcement learning (IRL) to recover their implicit reward functions. We conduct experiments on toxicity-aligned LLMs of varying sizes, extracting reward models that achieve up to 80.40% accuracy in predicting human preferences. Our analysis reveals key insights into the non-identifiability of reward functions, the relationship between model size and interpretability, and potential pitfalls in the RLHF process. We demonstrate that IRL-derived reward models can be used to fine-tune new LLMs, resulting in comparable or improved performance on toxicity benchmarks. This work provides a new lens for understanding and improving LLM alignment, with implications for the responsible development and deployment of these powerful systems.
• Abstract（参考訳）: Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) で訓練された大規模言語モデル(LLM)は目覚ましい能力を示しているが、その根底にある報酬関数や意思決定プロセスは不透明である。 本稿では, 逆強化学習(IRL)を用いて暗黙の報酬関数を復元することにより, LLMを解釈する新しい手法を提案する。 我々は,ヒトの嗜好を予測する上で,最大80.40%の精度を達成できる報酬モデルを抽出し,様々な大きさの毒性アライメントLDMについて実験を行った。 分析の結果,報酬関数の非識別性,モデルサイズと解釈可能性の関係,およびRLHFプロセスにおける潜在的な落とし穴について重要な知見が得られた。 我々は、IRL由来の報酬モデルを用いて新しいLLMを微調整できることを示し、その結果、毒性ベンチマークにおいて同等または改善された性能が得られることを示した。 この研究は、LLMアライメントの理解と改善のための新しいレンズを提供し、これらの強力なシステムの開発と展開の責任を負う。

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