論文の概要: Aligning Large Language Models via Self-Steering Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17131v1
- Date: Tue, 22 Oct 2024 16:04:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-23 14:25:39.646631
- Title: Aligning Large Language Models via Self-Steering Optimization
- Title（参考訳）: セルフステアリング最適化による大規模言語モデルの調整
- Authors: Hao Xiang, Bowen Yu, Hongyu Lin, Keming Lu, Yaojie Lu, Xianpei Han, Le Sun, Jingren Zhou, Junyang Lin,
- Abstract要約: 本稿では,高品質な選好信号を自律的に生成するアルゴリズムであるSelf-Steering Optimization(SSO$)を紹介する。
SSO$は、選択された応答と拒否された応答の間に一貫したギャップを確保することで、信号の精度を維持する。
我々は、Qwen2とLlama3.1という2つの基礎モデルを用いて、$SSO$の有効性を検証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.42826116686435
- License:
- Abstract: Automated alignment develops alignment systems with minimal human intervention. The key to automated alignment lies in providing learnable and accurate preference signals for preference learning without human annotation. In this paper, we introduce Self-Steering Optimization ($SSO$), an algorithm that autonomously generates high-quality preference signals based on predefined principles during iterative training, eliminating the need for manual annotation. $SSO$ maintains the accuracy of signals by ensuring a consistent gap between chosen and rejected responses while keeping them both on-policy to suit the current policy model's learning capacity. $SSO$ can benefit the online and offline training of the policy model, as well as enhance the training of reward models. We validate the effectiveness of $SSO$ with two foundation models, Qwen2 and Llama3.1, indicating that it provides accurate, on-policy preference signals throughout iterative training. Without any manual annotation or external models, $SSO$ leads to significant performance improvements across six subjective or objective benchmarks. Besides, the preference data generated by $SSO$ significantly enhanced the performance of the reward model on Rewardbench. Our work presents a scalable approach to preference optimization, paving the way for more efficient and effective automated alignment.
- Abstract（参考訳）: 自動アライメントは、人間の介入を最小限に抑えたアライメントシステムを開発する。
自動アライメントの鍵は、人間のアノテーションを使わずに、好みの学習のための学習可能で正確な選好信号を提供することにある。
本稿では,手動アノテーションの必要をなくし,反復学習中に予め定義された原則に基づいて,高品質な選好信号を自律的に生成するアルゴリズムであるセルフステアリング最適化(SSO$)を紹介する。
SSO$は、選択された応答と拒否された応答の間に一貫したギャップを確保しながら、現在のポリシーモデルの学習能力に適合するように、両者をオンラインに維持することで、信号の正確性を維持する。
SSO$は、ポリシーモデルのオンラインおよびオフライントレーニングの恩恵を受けるとともに、報酬モデルのトレーニングを強化することができる。
本稿では、Qwen2とLlama3.1という2つの基礎モデルを用いてSSO$の有効性を検証する。
手動のアノテーションや外部モデルがなければ、$SSO$は6つの主観的または客観的なベンチマークで大幅なパフォーマンス改善をもたらす。
さらに、$SSO$が生成した嗜好データにより、Rewardbench上での報酬モデルの性能が大幅に向上した。
当社の作業は、より効率的で効果的な自動アライメントを実現するために、好みの最適化にスケーラブルなアプローチを提示しています。
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