論文の概要: Reward Modeling with Weak Supervision for Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20869v1
• Date: Mon, 28 Oct 2024 09:37:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:14:27.575420
• Title: Reward Modeling with Weak Supervision for Language Models
• Title（参考訳）: 弱スーパービジョンを用いた言語モデルのためのリワードモデリング
• Authors: Ben Hauptvogel, Malte Ostendorff, Georg Rehm, Sebastian Möller,
• Abstract要約: この研究は、RLHFデータセットを拡張し、報酬モデルのパフォーマンスを向上させる戦略として、弱い監視を導入する。 RLHFデータセットを解析して不正確な応答を識別することにより、簡単なラベル付け関数を作成し、ラベルモデルを弱いラベル付きデータに校正した。 評価の結果,報酬モデルの性能を向上することで,弱い監視がより小さなデータセットに大きく貢献するが,その効果はより大きくラベル付けされたデータセットで減少することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.599789817157188
• License:
• Abstract: Recent advancements in large language models (LLMs) have led to their increased application across various tasks, with reinforcement learning from human feedback (RLHF) being a crucial part of their training to align responses with user intentions. In the RLHF process, a reward model is trained using responses preferences determined by human labelers or AI systems, which then refines the LLM through reinforcement learning. This work introduces weak supervision as a strategy to extend RLHF datasets and enhance reward model performance. Weak supervision employs noisy or imprecise data labeling, reducing reliance on expensive manually labeled data. By analyzing RLHF datasets to identify heuristics that correlate with response preference, we wrote simple labeling functions and then calibrated a label model to weakly annotate unlabeled data. Our evaluation show that while weak supervision significantly benefits smaller datasets by improving reward model performance, its effectiveness decreases with larger, originally labeled datasets. Additionally, using an LLM to generate and then weakly label responses offers a promising method for extending preference data.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、様々なタスクにまたがって適用が増加し、人間のフィードバック(RLHF)からの強化学習が、ユーザの意図に反応を合わせるためのトレーニングの重要な部分となっている。 RLHFプロセスでは、報酬モデルが人間のラベルやAIシステムによって決定された応答選好を使用して訓練され、強化学習を通じてLLMを洗練する。 この研究は、RLHFデータセットを拡張し、報酬モデルのパフォーマンスを向上させる戦略として、弱い監視を導入する。 弱監督はノイズや不正確なデータラベリングを採用し、高価な手作業によるラベル付きデータへの依存を減らす。 RLHFデータセットを解析して、応答嗜好と相関するヒューリスティックを識別することにより、単純なラベル付け関数を作成し、ラベルモデルを校正し、ラベル付けされていないデータを弱アノテートする。 評価の結果,報酬モデルの性能を向上することで,弱い監視がより小さなデータセットに大きく貢献するが,その効果はより大きくラベル付けされたデータセットで減少することがわかった。 さらに、LSMを使用して応答を生成し、それから弱ラベル付けすることで、好みデータを拡張できる有望な方法を提供する。

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