論文の概要: Reusing Embeddings: Reproducible Reward Model Research in Large Language Model Alignment without GPUs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04357v1
• Date: Tue, 04 Feb 2025 19:37:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:59:03.083417
• Title: Reusing Embeddings: Reproducible Reward Model Research in Large Language Model Alignment without GPUs
• Title（参考訳）: Reusing Embeddings:GPUのない大規模言語モデルアライメントにおける再現可能なリワードモデル研究
• Authors: Hao Sun, Yunyi Shen, Jean-Francois Ton, Mihaela van der Schaar,
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) は強化学習 (RL) を通じて構造化タスクに大きく進歩した。 チャットボットやコンテンツ生成といった幅広い分野にRLを適用することは、ユニークな課題だ。 埋め込み型報酬モデルを用いた既存の報酬モデルアンサンブル研究の再現事例について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.18140409409302
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have made substantial strides in structured tasks through Reinforcement Learning (RL), demonstrating proficiency in mathematical reasoning and code generation. However, applying RL in broader domains like chatbots and content generation -- through the process known as Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) -- presents unique challenges. Reward models in RLHF are critical, acting as proxies that evaluate the alignment of LLM outputs with human intent. Despite advancements, the development of reward models is hindered by challenges such as computational heavy training, costly evaluation, and therefore poor reproducibility. We advocate for using embedding-based input in reward model research as an accelerated solution to those challenges. By leveraging embeddings for reward modeling, we can enhance reproducibility, reduce computational demands on hardware, improve training stability, and significantly reduce training and evaluation costs, hence facilitating fair and efficient comparisons in this active research area. We then show a case study of reproducing existing reward model ensemble research using embedding-based reward models. We discussed future avenues for research, aiming to contribute to safer and more effective LLM deployments.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は強化学習(Reinforcement Learning, RL)を通じて、数学的推論とコード生成の習熟性を示す構造的タスクに大きく貢献している。 しかしながら、チャットボットやコンテンツ生成のような広範なドメインにRLを適用することは、Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)と呼ばれるプロセスを通じて、ユニークな課題を提示している。 RLHFの逆モデルは非常に重要であり、LLM出力と人間の意図とのアライメントを評価するプロキシとして機能する。 進歩にもかかわらず、報酬モデルの開発は、計算量の重い訓練、費用がかかる評価、したがって再現性が低いといった課題によって妨げられている。 我々は、これらの課題に対する迅速な解決策として、報酬モデル研究に埋め込み型インプットを使うことを提唱する。 報酬モデリングに埋め込みを活用することにより、再現性を向上し、ハードウェアの計算要求を低減し、トレーニングの安定性を向上し、トレーニングと評価のコストを大幅に削減し、この活発な研究領域における公正かつ効率的な比較を容易にすることができる。 次に、埋め込み型報酬モデルを用いた既存の報酬モデルアンサンブル研究を再現するケーススタディを示す。 我々は、より安全で効率的なLCMの展開に貢献することを目的として、今後の研究の道について論じる。

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