論文の概要: Reward-aware Preference Optimization: A Unified Mathematical Framework for Model Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00203v2
• Date: Fri, 07 Feb 2025 20:38:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:26:56.131110
• Title: Reward-aware Preference Optimization: A Unified Mathematical Framework for Model Alignment
• Title（参考訳）: Reward-Aware Preference Optimization: An Unified Mathematical Framework for Model Alignment
• Authors: Shengyang Sun, Yian Zhang, Alexander Bukharin, David Mosallanezhad, Jiaqi Zeng, Soumye Singhal, Gerald Shen, Adithya Renduchintala, Tugrul Konuk, Yi Dong, Zhilin Wang, Dmitry Chichkov, Olivier Delalleau, Oleksii Kuchaiev,
• Abstract要約: 本稿では、人気のある選好最適化手法を統合する数学的フレームワークであるReward-Aware Preference Optimization (RPO)を紹介する。 RPOは、様々な設計選択の影響を混乱させ、体系的に研究するための構造化されたアプローチを提供する。 そこで我々は,このような設計選択をクリーンかつ直接アブレーションできる新しい実験装置を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.45508377432791
• License:
• Abstract: The rapid development of large language model (LLM) alignment algorithms has resulted in a complex and fragmented landscape, with limited clarity on the effectiveness of different methods and their inter-connections. This paper introduces Reward-Aware Preference Optimization (RPO), a mathematical framework that unifies popular preference optimization techniques in LLM alignment, including DPO, IPO, SimPO, and REINFORCE (LOO), among others. RPO provides a structured approach to disentangle and systematically study the impact of various design choices, such as the optimization objective, the number of responses per prompt, and the use of implicit versus explicit reward models, on LLM preference optimization. We additionally propose a new experimental setup that enables the clean and direct ablation of such design choices. Through an extensive series of ablation studies within the RPO framework, we gain insights into the critical factors shaping model alignment, offering practical guidance on the most effective strategies for improving LLM alignment.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)アライメントアルゴリズムの急速な開発により、複雑で断片的な景観が生まれ、異なる手法の有効性と相互接続性に限界がある。 本稿では、DPO、IPO、SimPO、REINFORCE(LOO)など、LLMアライメントにおける一般的な選好最適化技術を統合する数学的フレームワークであるReward-Aware Preference Optimization(RPO)を紹介する。 RPOは、最適化目標、プロンプト毎の応答数、暗黙的および明示的な報酬モデルの使用など、様々な設計選択がLLMの選好最適化に与える影響について、体系的に研究する構造的なアプローチを提供する。 また,このような設計選択をクリーンかつ直接アブレーションできる新しい実験装置を提案する。 RPOフレームワーク内での大規模なアブレーション研究を通じて、モデルアライメントを形作る重要な要因についての洞察を得、LCMアライメントを改善するための最も効果的な戦略に関する実践的なガイダンスを提供する。

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