論文の概要: Linear Preference Optimization: Decoupled Gradient Control via Absolute Regularization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.14947v1
• Date: Wed, 20 Aug 2025 10:17:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-22 16:26:46.03896
• Title: Linear Preference Optimization: Decoupled Gradient Control via Absolute Regularization
• Title（参考訳）: 線形選好最適化:絶対正規化による疎結合勾配制御
• Authors: Rui Wang, Qianguo Sun, Chao Song, Junlong Wu, Tianrong Chen, Zhiyun Zeng, Yu Li,
• Abstract要約: DPO(Direct Preference Optimization)は、その単純さと訓練安定性から、オフライン優先最適化アルゴリズムとして広く使われている。 3つの重要なイノベーションを特徴とする新しいアライメントフレームワークであるLinear Preference Optimization (LPO)を提案する。 まず,対数シグモイド関数を絶対差分損失に置き換え,最適化力学を分離することで勾配デカップリングを導入する。 第2に、選択された応答品質を維持するために、オフセット制約と正の正則化項を組み合わせることで安定性を向上させる。 第3に、直感的な推定を伴う勾配分離と、その相対確率の降下を線形に制御する調整可能な係数を用いて、制御可能な拒絶抑制を実装した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.89597975297078
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: DPO (Direct Preference Optimization) has become a widely used offline preference optimization algorithm due to its simplicity and training stability. However, DPO is prone to overfitting and collapse. To address these challenges, we propose Linear Preference Optimization (LPO), a novel alignment framework featuring three key innovations. First, we introduce gradient decoupling by replacing the log-sigmoid function with an absolute difference loss, thereby isolating the optimization dynamics. Second, we improve stability through an offset constraint combined with a positive regularization term to preserve the chosen response quality. Third, we implement controllable rejection suppression using gradient separation with straightforward estimation and a tunable coefficient that linearly regulates the descent of the rejection probability. Through extensive experiments, we demonstrate that LPO consistently improves performance on various tasks, including general text tasks, math tasks, and text-to-speech (TTS) tasks. These results establish LPO as a robust and tunable paradigm for preference alignment, and we release the source code, models, and training data publicly.
• Abstract（参考訳）: DPO(Direct Preference Optimization)は、その単純さと訓練安定性から、オフライン優先最適化アルゴリズムとして広く使われている。 しかし、DPOは過度に適合し、崩壊する傾向がある。 これらの課題に対処するために,3つの重要なイノベーションを特徴とする新しいアライメントフレームワークであるLinear Preference Optimization (LPO)を提案する。 まず,対数シグモイド関数を絶対差分損失に置き換え,最適化力学を分離することで勾配デカップリングを導入する。 第2に、選択された応答品質を維持するために、オフセット制約と正の正則化項を組み合わせることで安定性を向上させる。 第3に、直感的な推定を伴う勾配分離と、その相対確率の降下を線形に制御する調整可能な係数を用いて、制御可能な拒絶抑制を実装した。 広範な実験を通じて,LPOはテキストタスク,数学タスク,テキスト音声タスク(TTS)タスクなど,さまざまなタスクのパフォーマンスを一貫して改善することを示した。 これらの結果から、LPOは優先順位調整のための堅牢で調整可能なパラダイムとして確立され、ソースコード、モデル、トレーニングデータを公開しています。

関連論文リスト

• Constrain Alignment with Sparse Autoencoders [45.131670081186]
  特徴レベルの制約付き優先度最適化は、安定性を確保しつつアライメントプロセスを簡素化するために設計された新しい手法である。 提案手法は、訓練されたスパースオートエンコーダで活性化されるスパース機能と、逐次KL分散の品質を用いて効率を向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-12T07:54:13Z)
• Correcting the Mythos of KL-Regularization: Direct Alignment without Overoptimization via Chi-Squared Preference Optimization [78.82586283794886]
  $chi2$-Preference Optimization(chi$PO)は、オーバー最適化に対して確実に堅牢なオフラインアライメントアルゴリズムである。 $chi$POは、正規化による不確実性に直面して悲観主義の原理を実装している。 $chi$POの単純さと強力な保証により、オーバー最適化に対して確実に堅牢な、実用的で汎用的なオフラインアライメントアルゴリズムとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-18T11:08:40Z)
• Provably Mitigating Overoptimization in RLHF: Your SFT Loss is Implicitly an Adversarial Regularizer [52.09480867526656]
  人間の嗜好を学習する際の分布変化と不確実性の一形態として,不一致の原因を同定する。 過度な最適化を緩和するために、まず、逆選択された報酬モデルに最適なポリシーを選択する理論アルゴリズムを提案する。 報奨モデルとそれに対応する最適ポリシーの等価性を用いて、優先最適化損失と教師付き学習損失を組み合わせた単純な目的を特徴とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-26T05:38:50Z)

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。