論文の概要: Reinforcement Learning from Human Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.12501v1
• Date: Wed, 16 Apr 2025 21:36:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-18 14:36:08.027651
• Title: Reinforcement Learning from Human Feedback
• Title（参考訳）: 人のフィードバックから強化学習
• Authors: Nathan Lambert,
• Abstract要約: 人間からのフィードバックからの強化学習(RLHF)は、重要な技術およびストーリーテリングツールとなっている。 この本では、ある程度の量的背景を持つ人々に対して、コアメソッドについて穏やかに紹介したいと思います。
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• Abstract: Reinforcement learning from human feedback (RLHF) has become an important technical and storytelling tool to deploy the latest machine learning systems. In this book, we hope to give a gentle introduction to the core methods for people with some level of quantitative background. The book starts with the origins of RLHF -- both in recent literature and in a convergence of disparate fields of science in economics, philosophy, and optimal control. We then set the stage with definitions, problem formulation, data collection, and other common math used in the literature. The core of the book details every optimization stage in using RLHF, from starting with instruction tuning to training a reward model and finally all of rejection sampling, reinforcement learning, and direct alignment algorithms. The book concludes with advanced topics -- understudied research questions in synthetic data and evaluation -- and open questions for the field.
• Abstract（参考訳）: 人間のフィードバックからの強化学習(RLHF)は、最新の機械学習システムをデプロイするための重要な技術およびストーリーテリングツールとなっている。 この本では、ある程度の量的背景を持つ人々に対して、コアメソッドについて穏やかに紹介したいと思います。 本書は、RLHFの起源(最近の文献及び経済学、哲学、最適制御における科学の異なる分野の収束)から始まり、その後、文献で使われる定義、問題定式化、データ収集、その他の一般的な数学のステージを設定します。本書の中核は、RLHFを使用する際の最適化段階について、報酬モデルのトレーニングの指導から始まり、最終的に拒絶サンプリング、強化学習、ダイレクトアライメントアルゴリズムに至るまで、あらゆる最適化段階を詳述します。本書は、先進的なトピック、つまり、合成データおよび評価における研究課題、および分野に対するオープンな質問について結論付けます。

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