論文の概要: IPO: Your Language Model is Secretly a Preference Classifier

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.16182v2
• Date: Thu, 20 Mar 2025 10:52:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-21 16:31:55.147150
• Title: IPO: Your Language Model is Secretly a Preference Classifier
• Title（参考訳）: IPO:あなたの言語モデルは、秘密裏に選好分類器である
• Authors: Shivank Garg, Ayush Singh, Shweta Singh, Paras Chopra,
• Abstract要約: 人からのフィードバックから強化学習(RLHF)が,大規模言語モデルと人間の嗜好を整合させる主要な手法として登場した。 本稿では、生成言語モデルを選好分類器として活用する代替手法として、Implicit Preference Optimization (IPO)を提案する。 この結果から、IPOを通じてトレーニングされたモデルは、最先端の報酬モデルを使って好みを得られるモデルに匹敵するパフォーマンスを達成できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8921784053120494
• License:
• Abstract: Reinforcement learning from human feedback (RLHF) has emerged as the primary method for aligning large language models (LLMs) with human preferences. While it enables LLMs to achieve human-level alignment, it often incurs significant computational and financial costs due to its reliance on training external reward models or human-labeled preferences. In this work, we propose Implicit Preference Optimization (IPO), an alternative approach that leverages generative LLMs as preference classifiers, thereby reducing the dependence on external human feedback or reward models to obtain preferences. We conduct a comprehensive evaluation on the preference classification ability of LLMs using RewardBench, assessing models across different sizes, architectures, and training levels to validate our hypothesis. Furthermore, we investigate the self-improvement capabilities of LLMs by generating multiple responses for a given instruction and employing the model itself as a preference classifier for Direct Preference Optimization (DPO)-based training. Our findings demonstrate that models trained through IPO achieve performance comparable to those utilizing state-of-the-art reward models for obtaining preferences.
• Abstract（参考訳）: 人間からのフィードバックからの強化学習(RLHF)が,大規模言語モデル(LLM)と人間の嗜好を整合させる主要な手法として登場した。 LLMは人間レベルのアライメントを実現することができるが、外部報酬モデルのトレーニングや人間ラベルの好みに頼っているため、計算コストや金銭コストが著しく低下することが多い。 そこで本研究では,ジェネレーティブLLMを選好分類器として活用し,外部からのフィードバックや報酬モデルへの依存を低減し,選好を得るための代替手法であるImplicit Preference Optimization(IPO)を提案する。 RewardBench を用いて LLM の選好分類能力を総合的に評価し,異なるサイズ,アーキテクチャ,トレーニングレベルのモデルを評価して仮説を検証した。 さらに、与えられた命令に対して複数の応答を生成し、モデル自体を直接選好最適化(DPO)に基づくトレーニングの選好分類器として利用することにより、LLMの自己改善能力について検討する。 この結果から、IPOを通じてトレーニングされたモデルは、最先端の報酬モデルを使って好みを得られるモデルに匹敵するパフォーマンスを達成できることがわかった。

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