論文の概要: Self-Steering Optimization: Autonomous Preference Optimization for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17131v2
• Date: Wed, 11 Jun 2025 05:43:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-13 02:07:42.957328
• Title: Self-Steering Optimization: Autonomous Preference Optimization for Large Language Models
• Title（参考訳）: セルフステアリング最適化:大規模言語モデルに対する自律的選好最適化
• Authors: Hao Xiang, Bowen Yu, Hongyu Lin, Keming Lu, Yaojie Lu, Xianpei Han, Ben He, Le Sun, Jingren Zhou, Junyang Lin,
• Abstract要約: 本稿では,高品質な嗜好データ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$)を提案する。 $SSO$は、ポリシーモデル自体からデータジェネレータを構築するために、特別な最適化目標を採用しています。 評価の結果,$SSO$は人選好アライメントと報酬最適化のベースラインを一貫して上回っていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.84205827056907
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The key to effective alignment lies in high-quality preference data. Recent research has focused on automated alignment, which involves developing alignment systems with minimal human intervention. However, prior research has predominantly focused on developing data generation methods, while insufficient attention has been paid to quality control mechanisms, which often produce inaccurate and unhelpful data, leading to unpredictable benefits during iterative optimization. In this paper, we present Self-Steering Optimization ($SSO$), an algorithm that autonomously generates high-quality preference data, eliminating manual annotation requirements. $SSO$ employs a specialized optimization objective to build a data generator from the policy model itself, which is used to produce accurate and on-policy data. We demonstrate $SSO$'s effectiveness through comprehensive experiments on two series of models: Llama 3 and Qwen 2. Our evaluation across diverse benchmarks shows that $SSO$ consistently outperforms baselines in human preference alignment and reward optimization. Further analysis validates $SSO$ as a scalable framework for preference optimization, benefiting the advancement in automated alignment techniques.
• Abstract（参考訳）: 効果的なアライメントの鍵は、高品質な嗜好データにある。 近年の研究は、人間の介入を最小限に抑えたアライメントシステムの開発を含む、自動アライメントに焦点を当てている。 しかし、以前の研究では主にデータ生成手法の開発に焦点が当てられていたが、品質管理機構に十分な注意が払われておらず、しばしば不正確で不確実なデータを生成するため、反復最適化において予測不可能な利点を生んでいる。 本稿では,高品質な嗜好データを自動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$)について述べる。 $SSO$は、ポリシーモデル自体からデータジェネレータを構築するために、特別な最適化目標を採用しています。 Llama 3 と Qwen 2 の2つのモデルに対する総合的な実験を通じて、SSO$ の有効性を実証する。 様々なベンチマークで評価したところ、$SSO$は人選好アライメントと報酬最適化のベースラインを一貫して上回っている。 さらなる分析は、自動アライメント技術の進歩の恩恵を受けながら、優先順位最適化のためのスケーラブルなフレームワークとして$SSO$を検証する。

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