論文の概要: Latent Embedding Adaptation for Human Preference Alignment in Diffusion Planners

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18347v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 05:11:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:37:23.600049
• Title: Latent Embedding Adaptation for Human Preference Alignment in Diffusion Planners
• Title（参考訳）: 拡散平面における人間の選好アライメントに対する潜伏埋め込み適応
• Authors: Wen Zheng Terence Ng, Jianda Chen, Yuan Xu, Tianwei Zhang,
• Abstract要約: 本研究は,自動意思決定システムにおける軌跡のパーソナライズという課題に対処する。 本研究では,個人の好みに迅速に適応できる資源効率の高い手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.863492060519157
• License:
• Abstract: This work addresses the challenge of personalizing trajectories generated in automated decision-making systems by introducing a resource-efficient approach that enables rapid adaptation to individual users' preferences. Our method leverages a pretrained conditional diffusion model with Preference Latent Embeddings (PLE), trained on a large, reward-free offline dataset. The PLE serves as a compact representation for capturing specific user preferences. By adapting the pretrained model using our proposed preference inversion method, which directly optimizes the learnable PLE, we achieve superior alignment with human preferences compared to existing solutions like Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) and Low-Rank Adaptation (LoRA). To better reflect practical applications, we create a benchmark experiment using real human preferences on diverse, high-reward trajectories.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,個々のユーザの嗜好に迅速に適応できる資源効率の高いアプローチを導入することで,自動意思決定システムで発生する軌跡をパーソナライズするという課題に対処する。 提案手法は,大規模で報酬のないオフラインデータセットでトレーニングした Preference Latent Embeddings (PLE) を用いた事前学習条件拡散モデルを利用する。 PLEは、特定のユーザの好みをキャプチャするためのコンパクトな表現として機能する。 学習可能なpleを直接最適化するRLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)やLoRA(Lo-Rank Adaptation)といった既存のソリューションと比較して,事前訓練されたモデルを適応させることで,人間の嗜好との整合性が向上する。 実践的応用をよりよく反映するために,我々は,多種多様な高次軌道上での実際の人間の嗜好を用いたベンチマーク実験を作成する。

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