Direct Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Reward Model

要約

大規模な教師なし言語モデル (LM) は、広範な世界の知識といくつかの推論スキルを学習しますが、トレーニングが完全に教師なしであるため、動作を正確に制御することは困難です。
このようなステアビリティを獲得するための既存の方法では、モデル生成の相対的な品質に関する人間によるラベルを収集し、多くの場合人間のフィードバックからの強化学習 (RLHF) を使用して、これらの好みに合わせて教師なし LM を微調整します。
ただし、RLHF は複雑で多くの場合不安定な手順であり、最初に人間の好みを反映する報酬モデルをフィッティングし、次に強化学習を使用して大規模な教師なし LM を微調整して、元のモデルから大きく逸脱することなくこの推定報酬を最大化します。
この論文では、報酬関数と最適なポリシーの間のマッピングを利用して、この制約付き報酬最大化問題が 1 段階のポリシー トレーニングで正確に最適化でき、基本的に人間の選好データに関する分類問題を解決できることを示します。
結果として得られるアルゴリズムは、Direct Preference Optimization (DPO) と呼ばれるもので、安定しており、パフォーマンスが高く、計算が軽量であるため、報酬モデルのフィッティング、微調整中の LM からのサンプリング、または大幅なハイパーパラメータ調整の実行が不要になります。
私たちの実験では、DPO が既存の方法と同様、またはそれ以上に人間の好みに合わせて LM を微調整できることが示されています。
特に、DPO を使用した微調整は、世代間の感情をコントロールする RLHF の能力を上回り、実装とトレーニングが大幅に簡素化されながら、要約やワンターン対話における応答の質を向上させます。

要約(オリジナル)

While large-scale unsupervised language models (LMs) learn broad world knowledge and some reasoning skills, achieving precise control of their behavior is difficult due to the completely unsupervised nature of their training. Existing methods for gaining such steerability collect human labels of the relative quality of model generations and fine-tune the unsupervised LM to align with these preferences, often with reinforcement learning from human feedback (RLHF). However, RLHF is a complex and often unstable procedure, first fitting a reward model that reflects the human preferences, and then fine-tuning the large unsupervised LM using reinforcement learning to maximize this estimated reward without drifting too far from the original model. In this paper, we leverage a mapping between reward functions and optimal policies to show that this constrained reward maximization problem can be optimized exactly with a single stage of policy training, essentially solving a classification problem on the human preference data. The resulting algorithm, which we call Direct Preference Optimization (DPO), is stable, performant and computationally lightweight, eliminating the need for fitting a reward model, sampling from the LM during fine-tuning, or performing significant hyperparameter tuning. Our experiments show that DPO can fine-tune LMs to align with human preferences as well as or better than existing methods. Notably, fine-tuning with DPO exceeds RLHF’s ability to control sentiment of generations and improves response quality in summarization and single-turn dialogue while being substantially simpler to implement and train.

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