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ALARM: Align Language Models via Hierarchical Rewards Modeling


Core Concepts
ALARM introduces a framework for aligning large language models with human preferences through hierarchical rewards modeling in reinforcement learning.
Abstract
Introduction ALARM framework enhances alignment of large language models with human preferences. Integrates holistic rewards with aspect-specific rewards for precise guidance. Hierarchical Rewards Modeling Decomposes task into sub-tasks for accurate and consistent supervision signals. Combines holistic and aspect-specific rewards for better alignment. Long-Form Question Answering Utilizes factuality reward for better alignment in QA tasks. Machine Translation Uses grammar reward for improved alignment in MT tasks. Ablation Study Reward selection and hierarchical structure significantly impact performance. Related Work Discusses hierarchical reinforcement learning and human preference alignment. Conclusion ALARM framework demonstrates effectiveness in aligning language models with human preferences. Limitations Challenges in scaling up due to task-specific rewards. Ethics Statement Ensures transparency and ethical responsibility in research.
Stats
ALARM은 첫 번째 프레임워크로 대형 언어 모델을 인간 선호도와 계층적 보상 모델링을 통해 조정합니다. ALARM은 통합된 전체적 보상과 측면별 보상을 결합하여 정확한 지도를 제공합니다.
Quotes
"ALARM introduces a new framework hierarchically modeling both holistic and aspect-specific rewards." "We propose a decomposition of this task into two less complex sub-tasks which ought to be addressed sequentially."

Key Insights Distilled From

by Yuhang Lai,S... at arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.06754.pdf
ALaRM

Deeper Inquiries

어떻게 ALARM 프레임워크를 QA 및 MT 이외의 다른 NLP 작업에 맞게 수정할 수 있을까요?

ALARM 프레임워크는 다른 NLP 작업에 적용될 수 있도록 다양한 방식으로 수정할 수 있습니다. 예를 들어, 텍스트 요약, 감정 분석, 텍스트 분류, 개체명 인식 등의 작업에 적용할 수 있습니다. 각 작업에 맞게 적절한 aspect-specific rewards를 선택하고, reward selection 및 hierarchical rewards modeling을 조정하여 해당 작업에 최적화된 모델을 학습할 수 있습니다. 또한, 다른 작업에 대한 새로운 aspect-specific rewards를 설계하고, 이를 통해 모델을 더 정확하게 조정할 수 있습니다.

What are the potential drawbacks of relying solely on holistic rewards in reinforcement learning

단순히 전체적인 보상에만 의존하는 것은 강화 학습에서의 잠재적인 단점을 가질 수 있습니다. 전체적인 보상만을 사용하면 모델이 특정 작업의 세부 측면을 무시하거나 과도하게 강조할 수 있습니다. 이로 인해 모델이 원하는 결과를 달성하는 데 어려움을 겪을 수 있으며, 보상의 불일치로 인해 모델의 학습이 불안정해질 수 있습니다. 따라서 전체적인 보상만을 의존하는 것은 모델의 성능을 향상시키는 데 제한이 될 수 있습니다.

How can the concept of hierarchical rewards modeling be applied in other domains outside of NLP research

계층적 보상 모델링의 개념은 NLP 연구 이외의 다른 영역에도 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 로봇 공학에서는 복잡한 작업을 단순한 하위 작업으로 분해하여 로봇의 학습을 개선하는 데 사용할 수 있습니다. 또한, 게임 개발에서는 게임 캐릭터의 행동을 조정하고 보상을 최적화하는 데 hierarchical rewards modeling을 적용할 수 있습니다. 또한, 자율 주행 자동차나 제조업에서도 hierarchical rewards modeling을 활용하여 작업을 단순화하고 모델의 학습을 개선할 수 있습니다. 이러한 다양한 분야에서 hierarchical rewards modeling을 적용함으로써 모델의 학습과 성능을 향상시킬 수 있습니다.
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