大規模言語モデルの報酬一般化のための情報構造の再考

Core Concepts

RLHF プロセスを自己符号化プロセスとして定式化し、報酬モデリングの情報構造が報酬一般化に与える影響を理論的に分析した。特に、木構造の情報構造が、限られたデータ環境下で、従来の鎖状構造に比べて優れた一般化性能を示すことを明らかにした。

Abstract

本研究は、RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) プロセスを自己符号化プロセスとして定式化し、報酬モデリングの情報構造が報酬一般化に与える影響を理論的に分析した。 まず、RLHF プロセスを人間の好みの分布と言語モデルの行動分布の一致を目指す自己符号化プロセスとして定式化した。この定式化に基づき、報酬モデリングの情報構造を分析するための理論的枠組みとして「誘導ベイズネットワーク (IBN)」を提案した。 IBN を用いた分析の結果、以下の知見を得た: 鎖状の情報構造を持つ報酬データセットでは、状況の複雑性が高く、データ量が限られる場合、木構造の情報構造を持つ報酬データセットに比べて、報酬モデルの不確実性が最大で Θ(log |D| / log log |D|) 倍大きくなる。 一方、状況の複雑性が低く、データ量が十分にある場合、両者の性能は漸近的に等しくなる。 これらの理論的分析結果に基づき、木構造の情報構造を持つ報酬モデリング手法を提案した。実験の結果、この手法は、3つの自然言語処理タスクにおいて、従来の鎖状構造に基づく手法に対して平均 65% の勝率を示した。 本研究は、RLHF における報酬一般化の理論的分析を通じて、報酬モデリングの情報構造設計の重要性を明らかにした。提案手法は、フィードバック収集メカニズムや収集量の変更を必要とせずに、報酬モデルの性能を向上させることができる。

Stats

木構造の報酬データセットを用いた報酬モデルは、鎖状の報酬データセットを用いた報酬モデルに比べて、状況の複雑性が高く、データ量が限られる場合、最大で Θ(log |D| / log log |D|) 倍不確実性が小さい。 一方、状況の複雑性が低く、データ量が十分にある場合、両者の性能は漸近的に等しい。

Quotes

"RLHF プロセスを自己符号化プロセスとして定式化し、報酬モデリングの情報構造が報酬一般化に与える影響を理論的に分析した。" "木構造の情報構造を持つ報酬データセットは、限られたデータ環境下で、従来の鎖状構造に比べて優れた一般化性能を示す。"

Key Insights Distilled From

Rethinking Information Structures in RLHF

by Tianyi Qiu,F... at arxiv.org 04-09-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.10184.pdf

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