論文の概要: Evolving Alignment via Asymmetric Self-Play

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00062v1
• Date: Thu, 31 Oct 2024 08:15:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:43.032208
• Title: Evolving Alignment via Asymmetric Self-Play
• Title（参考訳）: 非対称セルフプレイによるアライメントの進化
• Authors: Ziyu Ye, Rishabh Agarwal, Tianqi Liu, Rishabh Joshi, Sarmishta Velury, Quoc V. Le, Qijun Tan, Yuan Liu,
• Abstract要約: 本稿では、2人のプレーヤー間の非対称ゲームとしてアライメントをキャストする一般オープンエンドなRLHFフレームワークを提案する。 Asymmetric Self-Play (eva) によるアライメントの進化(Evolving Alignment)というこのフレームワークは、既存のRLHFアルゴリズムを拡張性のあるアライメントに利用できるシンプルで効率的なアプローチをもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.3079697845254
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Current RLHF frameworks for aligning large language models (LLMs) typically assume a fixed prompt distribution, which is sub-optimal and limits the scalability of alignment and generalizability of models. To address this, we introduce a general open-ended RLHF framework that casts alignment as an asymmetric game between two players: (i) a creator that generates increasingly informative prompt distributions using the reward model, and (ii) a solver that learns to produce more preferred responses on prompts produced by the creator. This framework of Evolving Alignment via Asymmetric Self-Play (eva), results in a simple and efficient approach that can utilize any existing RLHF algorithm for scalable alignment. eva outperforms state-of-the-art methods on widely-used benchmarks, without the need of any additional human crafted prompts. Specifically, eva improves the win rate of Gemma-2-9B-it on Arena-Hard from 51.6% to 60.1% with DPO, from 55.7% to 58.9% with SPPO, from 52.3% to 60.7% with SimPO, and from 54.8% to 60.3% with ORPO, surpassing its 27B version and matching claude-3-opus. This improvement is persistent even when new human crafted prompts are introduced. Finally, we show eva is effective and robust under various ablation settings.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の整合化のための現在のRLHFフレームワークは、一般に固定されたプロンプト分布を前提としており、これはサブ最適であり、モデルの整合性と一般化可能性のスケーラビリティを制限する。 これを解決するために、我々は2人のプレイヤー間の非対称ゲームとしてアライメントをキャストする一般のオープンエンドRLHFフレームワークを導入する。 一 報酬モデルを用いて情報発信の促進を図る創造者 (二 創造者が生み出すプロンプトについて、より望ましい回答を得られることを学習する解法。) 非対称セルフプレイによるアライメントの進化(eva)というこのフレームワークは、既存のRLHFアルゴリズムを拡張性のあるアライメントに利用できるシンプルで効率的なアプローチをもたらす。 evaは、人手による追加のプロンプトを必要とせずに、広く使用されているベンチマークで最先端の手法より優れている。 具体的には、Arena-HardにおけるGemma-2-9B-itの勝利率は51.6%から60.1%に、SPPOでは55.7%から58.9%に、SimPOでは52.3%から60.7%に、ORPOでは54.8%から60.3%に改善され、27Bバージョンを超え、クロード3-opusと一致する。 この改善は、新しい人造プロンプトが導入されても継続する。 最後に,様々なアブレーション条件下では,エバは有効で堅牢であることを示す。

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