論文の概要: Optimal Design for Reward Modeling in RLHF

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17055v1
• Date: Tue, 22 Oct 2024 14:36:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:30:15.506059
• Title: Optimal Design for Reward Modeling in RLHF
• Title（参考訳）: RLHFにおけるリワードモデリングのための最適設計
• Authors: Antoine Scheid, Etienne Boursier, Alain Durmus, Michael I. Jordan, Pierre Ménard, Eric Moulines, Michal Valko,
• Abstract要約: 我々は,人間からの強化学習における報酬訓練モデルを定式化する。 有効なデータセットの選択は、単純な後悔の最小化タスクとしてフレーム化します。 適切な前提の下では、単純な後悔に縛られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.3614658277817
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• Abstract: Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) has become a popular approach to align language models (LMs) with human preferences. This method involves collecting a large dataset of human pairwise preferences across various text generations and using it to infer (implicitly or explicitly) a reward model. Numerous methods have been proposed to learn the reward model and align a LM with it. However, the costly process of collecting human preferences has received little attention and could benefit from theoretical insights. This paper addresses this issue and aims to formalize the reward training model in RLHF. We frame the selection of an effective dataset as a simple regret minimization task, using a linear contextual dueling bandit method. Given the potentially large number of arms, this approach is more coherent than the best-arm identification setting. We then propose an offline framework for solving this problem. Under appropriate assumptions - linearity of the reward model in the embedding space, and boundedness of the reward parameter - we derive bounds on the simple regret. Finally, we provide a lower bound that matches our upper bound up to constant and logarithmic terms. To our knowledge, this is the first theoretical contribution in this area to provide an offline approach as well as worst-case guarantees.
• Abstract（参考訳）: Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) は、言語モデル(LM)を人間の好みに合わせるための一般的なアプローチとなっている。 この方法は、さまざまなテキスト世代にまたがって、人間のペアの好みの大規模なデータセットを収集し、それを(単純または明示的に)報酬モデルを推論するために使用する。 報奨モデルを学び、LMをそれに合わせるために多くの方法が提案されている。 しかし、人間の好みを収集するコストのかかるプロセスはほとんど注目されず、理論的な洞察から恩恵を受けている。 本稿では、この問題に対処し、RLHFにおける報酬訓練モデルを形式化することを目的とする。 我々は,実効データセットの選択を,線形文脈デュエルバンドイット法を用いて,単純な後悔最小化タスクとして構成する。 潜在的に多くの武器を考えると、このアプローチは最高の武器識別設定よりも一貫性がある。 次に、この問題を解決するためのオフラインフレームワークを提案する。 適切な仮定 - 埋め込み空間における報酬モデルの線型性、報酬パラメータの有界性 - の下では、単純な後悔に基づいて境界を導出する。 最後に、上界を定数項と対数項に一致させる下界を提供する。 私たちの知る限り、これはこの領域における最初の理論的貢献であり、オフラインアプローチと最悪のケース保証を提供する。

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