論文の概要: R3HF: Reward Redistribution for Enhancing Reinforcement Learning from Human Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08302v1
• Date: Wed, 13 Nov 2024 02:45:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-14 16:11:52.879217
• Title: R3HF: Reward Redistribution for Enhancing Reinforcement Learning from Human Feedback
• Title（参考訳）: R3HF:人からのフィードバックから強化学習を促進するためのリワード再分配
• Authors: Jiahui Li, Tai-wei Chang, Fengda Zhang, Kun Kuang, Long Chen,
• Abstract要約: 人間のフィードバックからの強化学習(RLHF)は、大きな言語モデル(LLM)を人間の好みに合わせるためのパラダイムを提供する。 本稿では,より微細なトークンレベルの報酬配分を容易にするR3HFという新たな報酬分配手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.27230140274847
• License:
• Abstract: Reinforcement learning from human feedback (RLHF) provides a paradigm for aligning large language models (LLMs) with human preferences. This involves the initial training of a reward model based on pairwise human feedback. The reward model is subsequently utilized in reinforcement learning to assess the scores of each generated sentence as a whole, further guiding the optimization of LLMs. However, current approaches have a significant shortcoming: \emph{They allocate a single, sparse, and delayed reward to an entire sequence of output}. This may overlook some significant individual contributions of each token towards the desired outcome. To overcome this limitation, our paper proposes a novel reward redistribution method called R3HF, which facilitates a more fine-grained, token-level reward allocation. Specifically, our method treats the reward prediction task of the reward model as a regression problem. As a result, the redistributed rewards are computed by evaluating the specific contribution of each token to the reward model's output. This detailed approach improves the model's understanding of language nuances, leading to more precise enhancements in its performance. Our method is crafted to integrate seamlessly with most current techniques while incurring minimal computational costs. Through comprehensive experiments across diverse datasets and tasks, we have verified the effectiveness and superiority of our approach.
• Abstract（参考訳）: 人間のフィードバックからの強化学習(RLHF)は、大きな言語モデル(LLM)を人間の好みに合わせるためのパラダイムを提供する。 これには、ペアワイズな人間のフィードバックに基づいた報酬モデルの初期トレーニングが含まれる。 その後、報酬モデルを強化学習に利用して、生成された各文のスコアを全体として評価し、LLMの最適化をさらに導く。 しかし、現在のアプローチには重大な欠点がある。 \emph{Theyは、出力のシーケンス全体に対して単一の、スパース、遅延報酬を割り当てる。 これは、望ましい結果に向けて各トークンのいくつかの重要な個々の貢献を見落としてしまう可能性がある。 この制限を克服するために、よりきめ細かいトークンレベルの報酬配分を容易にするR3HFと呼ばれる新しい報酬再分配手法を提案する。 具体的には,報酬モデルの報酬予測タスクを回帰問題として扱う。 その結果、各トークンの報酬モデル出力に対する特定の貢献を評価することにより、再分配された報酬を算出する。 この詳細なアプローチにより、モデルの言語ニュアンスに対する理解が向上し、パフォーマンスがより正確に向上する。 本手法は,計算コストの最小化を図りながら,現在のほとんどの技術とシームレスに統合する。 多様なデータセットやタスクにわたる包括的な実験を通じて、我々のアプローチの有効性と優位性を検証した。

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