論文の概要: Direct Preference Optimization Using Sparse Feature-Level Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07618v1
• Date: Tue, 12 Nov 2024 07:54:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:18:55.621900
• Title: Direct Preference Optimization Using Sparse Feature-Level Constraints
• Title（参考訳）: スパース特徴レベル制約を用いた直接選好最適化
• Authors: Qingyu Yin, Chak Tou Leong, Hongbo Zhang, Minjun Zhu, Hanqi Yan, Qiang Zhang, Yulan He, Wenjie Li, Jun Wang, Yue Zhang, Linyi Yang,
• Abstract要約: 特徴レベルの制約付き優先度最適化は、安定性を確保しつつアライメントプロセスを簡素化するために設計された新しい手法である。 提案手法は、訓練されたスパースオートエンコーダで活性化されるスパース機能と、逐次KL分散の品質を用いて効率を向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.15096507230884
• License:
• Abstract: The alignment of large language models (LLMs) with human preferences remains a key challenge. While post-training techniques like Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) and Direct Preference Optimization (DPO) have achieved notable success, they often introduce computational inefficiencies and training instability. In this paper, we propose Feature-level constrained Preference Optimization (FPO), a novel method designed to simplify the alignment process while ensuring stability. FPO leverages pre-trained Sparse Autoencoders (SAEs) and introduces feature-level constraints, allowing for efficient, sparsity-enforced alignment. Our approach enjoys efficiency by using sparse features activated in a well-trained sparse autoencoder and the quality of sequential KL divergence by using the feature-level offline reference. Experimental results on benchmark datasets demonstrate that FPO achieves a 5.08% absolute improvement in win rate with much lower computational cost compared to state-of-the-art baselines, making it a promising solution for efficient and controllable LLM alignments.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)と人間の嗜好の整合性は依然として重要な課題である。 Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) や Direct Preference Optimization (DPO) といったポストトレーニング技術は目覚ましい成功を収めているが、計算の非効率性やトレーニングの不安定性もしばしば導入している。 本稿では,安定性を確保しつつアライメントプロセスを簡素化する新しい手法である特徴レベル制約優先最適化(FPO)を提案する。 FPOは、事前訓練されたスパースオートエンコーダ(SAE)を活用し、機能レベルの制約を導入し、効率的でスパース性強化されたアライメントを可能にする。 提案手法は,よく訓練されたスパースオートエンコーダで活性化されるスパース機能と,特徴レベルオフライン参照を用いた逐次KL分散の品質を用いて効率を向上する。 ベンチマークデータセットによる実験結果から、FPOは最先端のベースラインに比べて計算コストがはるかに低い5.08%の絶対的な勝利率向上を実現し、効率よく制御可能なLCMアライメントのための有望なソリューションであることが示された。

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