論文の概要: Multi-Preference Lambda-weighted Listwise DPO for Dynamic Preference Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.19780v3
• Date: Sat, 05 Jul 2025 19:14:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-08 17:51:40.000665
• Title: Multi-Preference Lambda-weighted Listwise DPO for Dynamic Preference Alignment
• Title（参考訳）: 動的選好アライメントのためのマルチパラメータLambda-weighted Listwise DPO
• Authors: Yuhui Sun, Xiyao Wang, Zixi Li, Jinman Zhao,
• Abstract要約: 大規模な教師なし言語モデル (LM) は、幅広い世界の知識と推論能力を捉えている。 マルチパラメータLambda-weighted Listwise DPOという新しいフレームワークを提案する。 提案手法は、リストワイドな嗜好フィードバックと、ユーザ意図の異なるフレキシブルなアライメントの両方を、再学習せずにサポートしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.661040361394486
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While large-scale unsupervised language models (LMs) capture broad world knowledge and reasoning capabilities, steering their behavior toward desired objectives remains challenging due to the lack of explicit supervision. Existing alignment techniques, such as reinforcement learning from human feedback (RLHF), rely on training a reward model and performing reinforcement learning to align with human preferences. However, RLHF is often computationally intensive, unstable, and sensitive to hyperparameters. To address these limitations, Direct Preference Optimization (DPO) was introduced as a lightweight and stable alternative, enabling direct alignment of language models with pairwise preference data via classification loss. However, DPO and its extensions generally assume a single static preference distribution, limiting flexibility in multi-objective or dynamic alignment settings. In this paper, we propose a novel framework: Multi-Preference Lambda-weighted Listwise DPO, which extends DPO to incorporate multiple human preference dimensions (e.g., helpfulness, harmlessness, informativeness) and enables dynamic interpolation through a controllable simplex-weighted formulation. Our method supports both listwise preference feedback and flexible alignment across varying user intents without re-training. Empirical and theoretical analysis demonstrates that our method is as effective as traditional DPO on static objectives while offering greater generality and adaptability for real-world deployment.
• Abstract（参考訳）: 大規模な教師なし言語モデル(LM)は、幅広い世界の知識と推論能力を捉えているが、明示的な監督が欠如しているため、彼らの振る舞いを望ましい目的に向けて制御することは依然として困難である。 人間のフィードバックからの強化学習(RLHF)のような既存のアライメント技術は、報酬モデルのトレーニングと、人間の好みに合わせて強化学習を実行することに依存している。 しかし、RLHFはしばしば計算集約的で不安定であり、ハイパーパラメータに敏感である。 これらの制限に対処するため、DPO(Direct Preference Optimization)は軽量で安定した代替手段として導入された。 しかし、DPOとその拡張は一般に単一の静的な選好分布を仮定し、多目的または動的アライメント設定の柔軟性を制限する。 本稿では,DPOを拡張して複数の人選好次元(例えば,有益性,無害性,情報性)を組み込むことで,制御可能な単純度重み付けによる動的補間を可能にする,多目的ラムダ重み付きリスワイズDPOを提案する。 提案手法は、リストワイドな嗜好フィードバックと、ユーザ意図の異なるフレキシブルなアライメントの両方を、再学習せずにサポートしている。 実験的および理論的解析により,本手法は実世界の展開に対してより汎用性と適応性を提供しつつ,静的な目的に対して従来のDPOと同じくらい有効であることが示された。

関連論文リスト

• PITA: Preference-Guided Inference-Time Alignment for LLM Post-Training [9.093854840532062]
  PITAはLLMのトークン生成に直接好みフィードバックを統合する新しいフレームワークである。 PITAは、微調整をせずに、推論時にトークン確率を変更するための、小さな嗜好に基づくガイダンスポリシーを学習する。 我々は,数学的推論や感情分類など,多種多様なタスクにまたがるPITAを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-26T21:46:32Z)
• Aligning Frozen LLMs by Reinforcement Learning: An Iterative Reweight-then-Optimize Approach [65.6966065843227]
  Iterative Reweight-then-IROは、凍結ベースモデルのRLスタイルアライメントを実行するフレームワークである。 テスト時には、値関数を使用して、検索ベースの最適化プロセスを介してベースモデル生成をガイドする。 特に、ユーザは、OpenAIの強化微調整(RFT)と同様、自身のデータセットにモデルをアライメントするためにIROを適用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-21T21:49:02Z)
• Multi-Objective Preference Optimization: Improving Human Alignment of Generative Models [15.799929216215672]
  制約付きKL正規化最適化としてアライメントをフレーム化するMOPOアルゴリズムを提案する。 以前の作業とは異なり、MOPOはペアワイズ好みのデータを直接操作し、ポイントワイズ報酬の仮定を必要とせず、プロンプトコンテキストエンジニアリングを避ける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-16T05:58:26Z)
• A Survey of Direct Preference Optimization [103.59317151002693]
  LLM(Large Language Models)は、前例のない生成能力を示す。 人的価値との整合性は、有用で無害なデプロイメントを保証する上で、依然として重要です。 直接優先度最適化(DPO)は、最近、合理化された代替案として注目されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-12T08:45:15Z)
• Robust Multi-Objective Preference Alignment with Online DPO [6.434799451791957]
  多目的選好アライメントは、パーソナライズ可能で、有用で、安全であるAIシステムの開発に不可欠である。 既存のアプローチは、トレーニングに計算コストがかかるか、モデル動作を十分に制御できないかのいずれかである。 本稿では,多目的オンラインDPOアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-01T02:01:49Z)
• Self-supervised Preference Optimization: Enhance Your Language Model with Preference Degree Awareness [27.43137305486112]
  本稿では,自己監督的選好度損失とアライメント損失を組み合わせた自己監督的選好度損失を構成する,新しい自己監督的選好最適化(SPO)フレームワークを提案する。 その結果,SPOを既存の好み最適化手法とシームレスに統合し,最先端性能を実現することができた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-26T12:37:26Z)
• Adaptive Preference Scaling for Reinforcement Learning with Human Feedback [103.36048042664768]
  人間からのフィードバックからの強化学習(RLHF)は、AIシステムと人間の価値を合わせるための一般的なアプローチである。 本稿では,分散ロバスト最適化(DRO)に基づく適応的優先損失を提案する。 提案手法は多用途であり,様々な選好最適化フレームワークに容易に適用可能である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-04T20:33:22Z)
• Unified Preference Optimization: Language Model Alignment Beyond the Preference Frontier [0.5120567378386615]
  大規模言語モデル(LLM)の整合化のための統一的アプローチを提案する。 好みと補助目的の単純な分解に基づいて、ユーザとデザイナーの好みを最適化するためにLLMをチューニングできる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-28T08:35:48Z)
• Multi-Reference Preference Optimization for Large Language Models [56.84730239046117]
  複数の参照モデルを用いた直接選好最適化のための新しいクローズドフォームの定式化を提案する。 得られたアルゴリズムであるMulti-Reference Preference Optimization (MRPO)は、様々な参照モデルからより広範な事前知識を活用する。 MRPOを微調整したLLMは,データ不足や多量性に関わらず,様々な嗜好データにおいてより一般化されていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-26T00:29:04Z)
• Model Extrapolation Expedites Alignment [135.12769233630362]
  本研究では,人選好によるアライメントトレーニングを迅速化するExPOという手法を提案する。 我々は、ExPOがトレーニングされたDPOモデルを20%のステップで強化し、完全に訓練されたモデルを上回ることを実証した。 ExPO は AlpacaEval 2.0 と MT-Bench ベンチマークにおいて,既存のオープンソース LLM を特に改善している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-25T17:39:50Z)
• Binary Classifier Optimization for Large Language Model Alignment [4.61411484523337]
  ChatGPTのような現実世界のサービスでは、ユーザーフィードバックに基づいたモデルの調整がパフォーマンス向上に不可欠である。 既存のアライメント研究の多くは、ペアとして正と負の両方の反応を必要とする嗜好に基づくアプローチに依存している。 本稿では,バイナリフィードバックのみを用いてLLMを効果的に整合させる手法であるバイナリ最適化(BCO)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-06T15:20:59Z)
• Active Preference Learning for Large Language Models [12.093302163058436]
  我々は、好みラベルをよりよく活用するために、DPOのアクティブな学習戦略を開発する。 本稿では,言語モデルの予測エントロピーに基づく,プロンプト/コンプリートペアの実用的な獲得関数を提案する。 提案手法は,ペアの選好データに基づく微調整の学習率と最終性能の両方を改善する方法を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-12T23:09:00Z)
• Relative Preference Optimization: Enhancing LLM Alignment through Contrasting Responses across Identical and Diverse Prompts [95.09994361995389]
  Relative Preference Optimization (RPO) は、同一のプロンプトと関連するプロンプトの両方から、より多く、あまり好まれない応答を識別するように設計されている。 RPOは、大きな言語モデルをユーザの好みに合わせて調整し、トレーニングプロセスにおける適応性を改善する優れた能力を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-12T22:47:57Z)
• Linear Alignment: A Closed-form Solution for Aligning Human Preferences without Tuning and Feedback [70.32795295142648]
  リニアアライメントは、言語モデルと人間の好みを1つの推論ステップで整列する新しいアルゴリズムである。 一般的な選好データセットとパーソナライズされた選好データセットの実験により、線形アライメントはLLMアライメントの性能と効率を大幅に向上させることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-21T10:46:23Z)
• Beyond One-Preference-Fits-All Alignment: Multi-Objective Direct Preference Optimization [76.09576643028362]
  複数のアライメント目的に対してMODPO(Multi-Objective Direct Preference Optimization)を提案する。 MODPOは、言語モデリングを直接報酬モデルに折り畳み、暗黙の集団報酬モデルとして言語モデルを訓練する。 理論的には MORLHF と同じ最適解が得られるが、実質的にはより安定で効率的である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-05T17:35:26Z)
• Direct Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Reward Model [119.65409513119963]
  本稿では,RLHFにおける報酬モデルの新たなパラメータ化について紹介する。 DPO(Direct Preference Optimization)と呼ばれる結果のアルゴリズムは、安定的で、性能が高く、計算的にも軽量である。 我々の実験は、DPOが人間の好みに合わせて微調整できるだけでなく、既存の方法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-29T17:57:46Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。