論文の概要: Reward Learning from Multiple Feedback Types
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.21038v1
- Date: Fri, 28 Feb 2025 13:29:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-03 13:43:23.844080
- Title: Reward Learning from Multiple Feedback Types
- Title（参考訳）: 複数フィードバック型からのリワード学習
- Authors: Yannick Metz, András Geiszl, Raphaël Baur, Mennatallah El-Assady,
- Abstract要約: 様々な種類のフィードバックを活用でき、強力な報酬モデリング性能が得られることを示す。
この研究は、RLHFのマルチタイプフィードバックの可能性を示す最初の強力な指標である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.910064218813772
- License:
- Abstract: Learning rewards from preference feedback has become an important tool in the alignment of agentic models. Preference-based feedback, often implemented as a binary comparison between multiple completions, is an established method to acquire large-scale human feedback. However, human feedback in other contexts is often much more diverse. Such diverse feedback can better support the goals of a human annotator, and the simultaneous use of multiple sources might be mutually informative for the learning process or carry type-dependent biases for the reward learning process. Despite these potential benefits, learning from different feedback types has yet to be explored extensively. In this paper, we bridge this gap by enabling experimentation and evaluating multi-type feedback in a broad set of environments. We present a process to generate high-quality simulated feedback of six different types. Then, we implement reward models and downstream RL training for all six feedback types. Based on the simulated feedback, we investigate the use of types of feedback across ten RL environments and compare them to pure preference-based baselines. We show empirically that diverse types of feedback can be utilized and lead to strong reward modeling performance. This work is the first strong indicator of the potential of multi-type feedback for RLHF.
- Abstract（参考訳）: 好みのフィードバックから報酬を学ぶことは、エージェントモデルのアライメントにおいて重要なツールとなっている。
優先度に基づくフィードバックは、しばしば複数の完了のバイナリ比較として実装され、大規模な人間のフィードバックを取得するための確立された方法である。
しかし、他の文脈での人間のフィードバックはより多様であることが多い。
このような多様なフィードバックは、人間のアノテータの目標をよりよく支援することができ、複数のソースの同時使用は、学習プロセスに対して相互に有益であるか、報酬学習プロセスに対して型依存バイアスを持つ可能性がある。
これらの潜在的な利点にもかかわらず、異なるフィードバックタイプから学ぶことは、まだ広く研究されていない。
本稿では,このギャップを広義の環境において,実験とマルチタイプフィードバックの評価を可能にすることによって橋渡しする。
6つの異なるタイプの高品質なシミュレーションフィードバックを生成するプロセスを提案する。
そして、6種類のフィードバックタイプすべてに対して、報酬モデルと下流RLトレーニングを実装します。
シミュレーションされたフィードバックに基づいて、10つのRL環境にまたがるフィードバックの種類を調査し、それらを純粋に嗜好に基づくベースラインと比較する。
様々な種類のフィードバックを活用でき、強力な報酬モデリング性能をもたらすことを実証的に示す。
この研究は、RLHFのマルチタイプフィードバックの可能性を示す最初の強力な指標である。
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