論文の概要: What Makes a Reward Model a Good Teacher? An Optimization Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.15477v1
• Date: Wed, 19 Mar 2025 17:54:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-20 15:26:19.924312
• Title: What Makes a Reward Model a Good Teacher? An Optimization Perspective
• Title（参考訳）: リワードモデルが良い教師になる理由 : 最適化の視点から
• Authors: Noam Razin, Zixuan Wang, Hubert Strauss, Stanley Wei, Jason D. Lee, Sanjeev Arora,
• Abstract要約: 報奨モデルによらず,報酬の分散が低い場合,RLHFの目的は平坦な景観に苦しむことが証明された。 さらに、ある言語モデルでうまく機能する報酬モデルが、低い報酬分散を誘発し、したがって、別の言語モデルに対して平坦な客観的景観をもたらすことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.38643642719093
• License:
• Abstract: The success of Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) critically depends on the quality of the reward model. While this quality is primarily evaluated through accuracy, it remains unclear whether accuracy fully captures what makes a reward model an effective teacher. We address this question from an optimization perspective. First, we prove that regardless of how accurate a reward model is, if it induces low reward variance, then the RLHF objective suffers from a flat landscape. Consequently, even a perfectly accurate reward model can lead to extremely slow optimization, underperforming less accurate models that induce higher reward variance. We additionally show that a reward model that works well for one language model can induce low reward variance, and thus a flat objective landscape, for another. These results establish a fundamental limitation of evaluating reward models solely based on accuracy or independently of the language model they guide. Experiments using models of up to 8B parameters corroborate our theory, demonstrating the interplay between reward variance, accuracy, and reward maximization rate. Overall, our findings highlight that beyond accuracy, a reward model needs to induce sufficient variance for efficient optimization.
• Abstract（参考訳）: RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)の成功は、報酬モデルの品質に大きく依存する。 この品質は、主に精度で評価されるが、報酬モデルが効果的な教師であるかどうかを正確に把握するかどうかは不明だ。 最適化の観点からこの問題に対処する。 まず、報酬モデルがどの程度正確であるかに関わらず、低報酬分散を誘導した場合、RLHFの目的は平坦な景観に悩まされることを示す。 その結果、完全に正確な報酬モデルでさえ、非常に遅い最適化につながり、より高い報酬分散をもたらす精度の低いモデルの性能が低下する。 さらに、ある言語モデルでうまく機能する報酬モデルが、低い報酬分散を誘発し、したがって、別の言語モデルに対して平坦な客観的景観をもたらすことを示す。 これらの結果は、それらが導く言語モデルとは独立に、正確性のみに基づいて報酬モデルを評価するという根本的な制限を確立する。 最大8Bパラメータのモデルを用いた実験は、我々の理論を裏付け、報酬の分散、精度、報酬の最大化率の間の相互作用を実証する。 以上の結果から,報奨モデルが効率のよい最適化に十分な分散を誘導する必要があることが示唆された。

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