論文の概要: Teaching Models to Improve on Tape

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01483v3
• Date: Wed, 06 Nov 2024 17:04:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 11:17:15.185016
• Title: Teaching Models to Improve on Tape
• Title（参考訳）: テープ改善のためのモデル教育
• Authors: Liat Bezalel, Eyal Orgad, Amir Globerson,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、特定の制約の下でコンテンツを生成するよう促されたときにしばしば苦労する。 最近の研究によると、LLMはそのような「修正的フィードバック」の恩恵を受けることができる。 本稿では,そのような報酬をモデルに教えるためのRLフレームワークを紹介し,その制約を満たす能力に応じてモデルに報酬を与える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.330699770714165
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) often struggle when prompted to generate content under specific constraints. However, in such cases it is often easy to check whether these constraints are satisfied or violated. Recent works have shown that LLMs can benefit from such "corrective feedback". Here we claim that this skill of LLMs can be significantly enhanced via training. We introduce an RL framework for teaching models to use such rewards, by simulating interaction sessions, and rewarding the model according to its ability to satisfy the constraints. We refer to our method as CORGI (Controlled Generation with RL for Guided Interaction), and evaluate it on a variety of controlled generation tasks using unlabeled training data. We find that CORGI consistently outperforms the baseline reinforcement learning method that does not incorporate conversational feedback. Furthermore, CORGI's interactive framework enables meta-learning, allowing the LLM to generalize better to guided interaction in new tasks. Our results clearly show that conversational optimization, when combined with reinforcement learning, significantly improves the effectiveness of LLMs in controlled generation contexts.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、特定の制約の下でコンテンツを生成するよう促されたときにしばしば苦労する。 しかし、そのような場合、これらの制約が満たされているか違反されているかを確認するのは容易であることが多い。 近年の研究では、LLMはこのような「修正的フィードバック」の恩恵を受けることが示されている。 ここでは、このLLMのスキルは、トレーニングによって大幅に向上できると主張している。 本稿では,そのような報酬をモデルに教えるためのRLフレームワークを紹介し,その制約を満たす能力に応じてモデルに報酬を与える。 我々は、CORGI(Controlled Generation with RL for Guided Interaction)と呼び、ラベルのないトレーニングデータを用いて、様々な制御された生成タスクで評価する。 CORGIは,会話フィードバックを組み込まないベースライン強化学習法よりも一貫して優れていることがわかった。 さらに、CORGIのインタラクティブなフレームワークはメタラーニングを可能にし、LLMは新たなタスクにおけるガイド付きインタラクションをより一般化することができる。 この結果から,LLMの制御環境における会話最適化と強化学習の併用により,LLMの有効性が著しく向上することが示唆された。

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