論文の概要: Distributionally Robust Direct Preference Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01930v1
• Date: Tue, 04 Feb 2025 02:03:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:02:46.893801
• Title: Distributionally Robust Direct Preference Optimization
• Title（参考訳）: 分布ロバスト直接選好最適化
• Authors: Zaiyan Xu, Sushil Vemuri, Kishan Panaganti, Dileep Kalathil, Rahul Jain, Deepak Ramachandran,
• Abstract要約: 大規模言語モデルを人間の好みに合わせる上での大きな課題は、分散シフトの問題である。 WDPO(Wasserstein DPO)とKLDPO(Kullback-Leibler DPO)という,分散的に堅牢な直接選好最適化アルゴリズムを新たに開発した。 本実験は,WDPOとKLDPOが優先分布シフトの際のアライメントを大幅に改善する上で,優れた性能を示すものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.328510632723505
• License:
• Abstract: A major challenge in aligning large language models (LLMs) with human preferences is the issue of distribution shift. LLM alignment algorithms rely on static preference datasets, assuming that they accurately represent real-world user preferences. However, user preferences vary significantly across geographical regions, demographics, linguistic patterns, and evolving cultural trends. This preference distribution shift leads to catastrophic alignment failures in many real-world applications. We address this problem using the principled framework of distributionally robust optimization, and develop two novel distributionally robust direct preference optimization (DPO) algorithms, namely, Wasserstein DPO (WDPO) and Kullback-Leibler DPO (KLDPO). We characterize the sample complexity of learning the optimal policy parameters for WDPO and KLDPO. Moreover, we propose scalable gradient descent-style learning algorithms by developing suitable approximations for the challenging minimax loss functions of WDPO and KLDPO. Our empirical experiments demonstrate the superior performance of WDPO and KLDPO in substantially improving the alignment when there is a preference distribution shift.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)と人間の好みを一致させる上での大きな課題は、分散シフトの問題である。 LLMアライメントアルゴリズムは、実際のユーザの好みを正確に表現していると仮定して、静的な嗜好データセットに依存する。 しかし、利用者の嗜好は、地理的地域、人口統計、言語パターン、文化的傾向の進展によって大きく異なる。 この選好分布シフトは、多くの現実世界の応用において破滅的なアライメント障害を引き起こす。 本稿では,分散ロバストな最適化の原理的枠組みを用いてこの問題に対処し,分散ロバストな直接選好最適化(DPO)アルゴリズム,すなわちWasserstein DPO (WDPO) とKullback-Leibler DPO (KLDPO) を開発した。 WDPOとKLDPOの最適ポリシーパラメータを学習する際のサンプルの複雑さを特徴付ける。 さらに,WDPO と KLDPO の最小損失関数に対する最適近似を考案し,スケーラブルな勾配降下型学習アルゴリズムを提案する。 本実験は,WDPOとKLDPOが優先分布シフトの際のアライメントを大幅に改善する上で,優れた性能を示すものである。

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