論文の概要: Curriculum-RLAIF: Curriculum Alignment with Reinforcement Learning from AI Feedback
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.20075v1
- Date: Mon, 26 May 2025 14:53:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-27 16:58:43.531958
- Title: Curriculum-RLAIF: Curriculum Alignment with Reinforcement Learning from AI Feedback
- Title（参考訳）: カリキュラムRLAIF:AIフィードバックからの強化学習によるカリキュラムアライメント
- Authors: Mengdi Li, Jiaye Lin, Xufeng Zhao, Wenhao Lu, Peilin Zhao, Stefan Wermter, Di Wang,
- Abstract要約: 本稿では,データ中心アプローチによる報酬モデルの一般化性の向上を試みる。
本稿では,様々な難易度を持つ選好ペアを構成する新しいフレームワークである$textitCurriculum-RLAIFを提案する。
実験結果から,Curriculum-RLAIFでトレーニングした報酬モデルにより,一般化性が向上することが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.919559767160415
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Reward models trained with conventional Reinforcement Learning from AI Feedback (RLAIF) methods suffer from limited generalizability, which hinders the alignment performance of the policy model during reinforcement learning (RL). This challenge stems from various issues, including distribution shift, preference label noise, and mismatches between overly challenging samples and model capacity. In this paper, we attempt to enhance the generalizability of reward models through a data-centric approach, driven by the insight that these issues are inherently intertwined from the perspective of data difficulty. To address this, we propose a novel framework, $\textit{Curriculum-RLAIF}$, which constructs preference pairs with varying difficulty levels and produces a curriculum that progressively incorporates preference pairs of increasing difficulty for reward model training. Our experimental results suggest that reward models trained with Curriculum-RLAIF achieve improved generalizability, significantly increasing the alignment performance of the policy model by a large margin without incurring additional inference costs compared to various non-curriculum baselines. Detailed analysis and comparisons with alternative approaches, including data selection via external pretrained reward models or internal self-selection mechanisms, as well as other curriculum strategies, further demonstrate the superiority of our approach in terms of simplicity, efficiency, and effectiveness.
- Abstract（参考訳）: 従来のReinforcement Learning from AI Feedback(RLAIF)手法で訓練されたリワードモデルは、限定的な一般化性に悩まされ、強化学習(RL)中のポリシーモデルのアライメント性能を阻害する。
この課題は、分布シフト、優先ラベルノイズ、過度に挑戦するサンプルとモデルキャパシティのミスマッチなど、さまざまな問題に起因している。
本稿では,これらの課題がデータ難易度の観点から本質的に相互に絡み合っているという知見から,データ中心のアプローチによる報酬モデルの一般化性の向上を試みる。
そこで本稿では,様々な難易度を持つ選好ペアを構築するための新しいフレームワークである$\textit{Curriculum-RLAIF}$を提案する。
実験結果から,カリキュラム-RLAIFでトレーニングした報酬モデルにより一般化性が向上し,提案モデルのアライメント性能が大幅に向上することが示唆された。
外部の事前学習型報酬モデルや内部自己選択機構によるデータ選択、その他のカリキュラム戦略といった他の手法との比較や詳細な分析は、単純さ、効率、有効性の観点から、我々のアプローチの優位性をさらに証明している。
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