論文の概要: Does RLHF Scale? Exploring the Impacts From Data, Model, and Method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.06000v1
• Date: Sun, 08 Dec 2024 17:19:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:57:46.835605
• Title: Does RLHF Scale? Exploring the Impacts From Data, Model, and Method
• Title（参考訳）: RLHFはスケールするか? データ、モデル、方法からの影響を探る
• Authors: Zhenyu Hou, Pengfan Du, Yilin Niu, Zhengxiao Du, Aohan Zeng, Xiao Liu, Minlie Huang, Hongning Wang, Jie Tang, Yuxiao Dong,
• Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデルにおける人間のフィードバックからの強化学習のスケーリング特性について検討する。 RLHFフレームワークの主要なコンポーネント、モデルサイズ、データ構成、推論予算、およびそれらのパフォーマンスへの影響を分析します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.53178716807776
• License:
• Abstract: This study explores the scaling properties of Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) in Large Language Models (LLMs). Although RLHF is considered an important step in post-training of LLMs, its scaling potential is still largely unknown. We systematically analyze key components in the RLHF framework--model size, data composition, and inference budget--and their impacts on performance. Our findings show that increasing data diversity and volume improves reward model performance, helping process-supervision models scale better. For policy training, more response samples per prompt boost performance initially but quickly plateau. And larger reward models offer modest gains in policy training. In addition, larger policy models benefit less from RLHF with a fixed reward model. Overall, RLHF scales less efficiently than pretraining, with diminishing returns from additional computational resources. Based on these observations, we propose strategies to optimize RLHF performance within computational limits.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,Large Language Models(LLM)におけるRLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)のスケーリング特性について検討する。 RLHFはLLMのポストトレーニングにおける重要なステップと考えられているが、そのスケーリングの可能性はほとんど分かっていない。 RLHFフレームワークの主要なコンポーネントであるモデルサイズ、データ構成、推論予算を体系的に分析し、その性能への影響について考察する。 以上の結果から,データ多様性とボリュームの増加は報奨モデルの性能を向上し,プロセススーパービジョンモデルのスケール向上に寄与することが示唆された。 ポリシートレーニングでは、プロンプト毎のレスポンスサンプルの数が増えると、パフォーマンスが向上するが、すぐに高騰する。 そして、より大きな報酬モデルによって、政策トレーニングは緩やかに向上する。 さらに、より大規模なポリシーモデルは、固定報酬モデルでRLHFの恩恵を受けない。 全体として、RLHFは事前学習よりも効率が悪く、追加の計算資源からのリターンが減少する。 これらの観測に基づいて,計算限界内でのRLHF性能を最適化する手法を提案する。

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