論文の概要: LoRA-LiteE: A Computationally Efficient Framework for Chatbot Preference-Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.09947v1
• Date: Fri, 15 Nov 2024 04:57:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-18 15:38:35.076593
• Title: LoRA-LiteE: A Computationally Efficient Framework for Chatbot Preference-Tuning
• Title（参考訳）: LoRA-LiteE: Chatbot Preference-Tuningのための計算効率の良いフレームワーク
• Authors: Yahe Yang, Chunliang Tao, Xiaojing Fan,
• Abstract要約: 本研究は,LoRA-Lite Ensemble(LoRA-LiteE)を紹介する。LoRA(Supervised Finetuning)とLoRA(Lo-Rank Learning)を組み合わせた革新的なフレームワークである。 実験により,提案したLoRA-LiteEモデルが未調整のGPT-4に匹敵する性能を示し,資源制約下での大規模モデルよりも優れた性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Effective preference tuning is pivotal in aligning chatbot responses with human expectations, enhancing user satisfaction and engagement. Traditional approaches, notably Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) as employed in advanced models like GPT-4, have demonstrated considerable success in this domain. However, RLHF methods are often computationally intensive and resource-demanding, limiting their scalability and accessibility for broader applications. To address these challenges, this study introduces LoRA-Lite Ensemble (LoRA-LiteE), an innovative framework that combines Supervised Fine-tuning (SFT) with Low-Rank Adaptation (LoRA) and Ensemble Learning techniques to effectively aggregate predictions of lightweight models, which aim to achieve a balance between the performance and computational cost. Utilizing the Chatbot Arena benchmark dataset, we conduct a comprehensive comparative analysis among our LoRA-LiteE model, corresponding base models at different scales, and GPT-4 trained with RLHF. Our empirical results demonstrate that the proposed LoRA-LiteE model achieves comparable performance to un-finetuned GPT-4 and outperforms the single larger-scale models under limited resource constraints. These findings highlight that our LoRA-LiteE provides a feasible and efficient methodology for human preference prediction in chatbot systems, enhancing scalability and accessibility, and thereby broadening the applicability of preference-tuned chatbots in resource-constrained environments.
• Abstract（参考訳）: 効果的な選好チューニングは、チャットボットの応答と人間の期待を一致させ、ユーザの満足度とエンゲージメントを高める上で重要である。 GPT-4のような先進的なモデルで使用される従来のアプローチ、特にRLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)は、この領域でかなりの成功を収めている。 しかしながら、RLHF法は計算集約的かつリソース要求に富むことが多く、より広範なアプリケーションに対するスケーラビリティとアクセシビリティを制限している。 これらの課題に対処するために,LoRA-Lite Ensemble (LoRA-LiteE)を導入し,スーパービジョンファインチューニング(SFT)とローランド適応(LoRA)を組み合わせ,軽量モデルの予測を効果的に集約する。 Chatbot Arenaベンチマークデータセットを用いて、我々のLoRA-LiteEモデル、異なるスケールでの対応するベースモデル、RLHFでトレーニングされたGPT-4の包括的な比較分析を行う。 実験により,提案したLoRA-LiteEモデルが未調整のGPT-4に匹敵する性能を示し,資源制約下での大規模モデルよりも優れた性能を示した。 これらの結果から,我々のLoRA-LiteEは,チャットボットシステムにおける人間の嗜好予測の実現可能かつ効率的な方法論を提供し,拡張性とアクセシビリティを高め,資源制約のある環境での嗜好調整型チャットボットの適用性を広げることが示唆された。

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