論文の概要: Understanding Impact of Human Feedback via Influence Functions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.05790v1
• Date: Fri, 10 Jan 2025 08:50:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-13 15:27:57.282689
• Title: Understanding Impact of Human Feedback via Influence Functions
• Title（参考訳）: 影響関数による人間のフィードバックの影響の理解
• Authors: Taywon Min, Haeone Lee, Hanho Ryu, Yongchan Kwon, Kimin Lee,
• Abstract要約: Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)では、人間のフィードバックから適切な報酬モデルを学ぶことが重要である。 人間のフィードバックは、特に複雑な反応を評価するとき、しばしばうるさい、一貫性がない、偏見がある。 本稿では,人間からのフィードバックが報酬モデルの性能に与える影響を測定するための計算効率の近似法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.467337374024197
• License:
• Abstract: In Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), it is crucial to learn suitable reward models from human feedback to align large language models (LLMs) with human intentions. However, human feedback can often be noisy, inconsistent, or biased, especially when evaluating complex responses. Such feedback can lead to misaligned reward signals, potentially causing unintended side effects during the RLHF process. To address these challenges, we explore the use of influence functions to measure the impact of human feedback on the performance of reward models. We propose a compute-efficient approximation method that enables the application of influence functions to LLM-based reward models and large-scale preference datasets. In our experiments, we demonstrate two key applications of influence functions: (1) detecting common forms of labeler bias in human feedback datasets and (2) guiding labelers to refine their strategies to align more closely with expert feedback. By quantifying the impact of human feedback on reward models, we believe that influence functions can enhance feedback interpretability and contribute to scalable oversight in RLHF, helping labelers provide more accurate and consistent feedback. Source code is available at https://github.com/mintaywon/IF_RLHF
• Abstract（参考訳）: Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)では、人間のフィードバックから適切な報酬モデルを学び、大きな言語モデル(LLM)を人間の意図に合わせることが重要である。 しかしながら、人間のフィードバックは、特に複雑な反応を評価するときに、うるさい、一貫性がない、あるいは偏りがある場合が多い。 このようなフィードバックは、RLHFプロセス中に意図しない副作用を引き起こす可能性がある。 これらの課題に対処するために、人間のフィードバックが報酬モデルの性能に与える影響を測定するために、影響関数の使用について検討する。 本研究では,LLMに基づく報酬モデルや大規模嗜好データセットへの影響関数の適用を可能にする計算効率の近似手法を提案する。 実験では,(1)人間のフィードバックデータセットに共通するラベルのバイアスを検出すること,(2)専門家のフィードバックとより緊密に一致させるために,ラベルの改質を指導すること,の2つの重要な効果関数の応用を実証した。 人間のフィードバックが報酬モデルに与える影響を定量化することにより、影響関数はフィードバックの解釈可能性を高め、RLHFのスケーラブルな監視に寄与し、ラベル付け者がより正確で一貫したフィードバックを提供するのに役立つと信じている。 ソースコードはhttps://github.com/mintaywon/IF_RLHFで入手できる。

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