LoRA-LiteE: A Computationally Efficient Framework for Chatbot Preference-Tuning

要約

効果的な設定チューニングは、チャットボットの応答を人間の期待に合わせて調整し、ユーザーの満足度とエンゲージメントを高める上で極めて重要です。
従来のアプローチ、特に GPT-4 などの高度なモデルで採用されているヒューマン フィードバックからの強化学習 (RLHF) は、この分野で大きな成功を収めています。
ただし、RLHF メソッドは多くの場合、計算量が多くリソースを多く必要とするため、より広範なアプリケーションに対するスケーラビリティとアクセシビリティが制限されます。
これらの課題に対処するために、この研究では、教師付きファインチューニング (SFT) と低ランク適応 (LoRA) およびアンサンブル学習技術を組み合わせて、軽量モデルの予測を効果的に集約する革新的なフレームワークである LoRA-Lite Ensemble (LoRA-LiteE) を紹介します。
これは、パフォーマンスと計算コストのバランスを達成することを目的としています。
Chatbot Arena ベンチマーク データセットを利用して、LoRA-LiteE モデル、さまざまなスケールの対応するベース モデル、および RLHF でトレーニングされた GPT-4 の間で包括的な比較分析を実行します。
私たちの経験的結果は、提案された LoRA-LiteE モデルが、微調整されていない GPT-4 と同等のパフォーマンスを達成し、限られたリソース制約の下で単一の大規模モデルを上回るパフォーマンスを示すことを示しています。
これらの発見は、当社の LoRA-LiteE がチャットボット システムにおける人間の好みを予測するための実現可能かつ効率的な方法論を提供し、スケーラビリティとアクセシビリティを強化し、それによってリソースに制約のある環境における好みに合わせて調整されたチャットボットの適用可能性を拡大することを強調しています。

要約(オリジナル)

Effective preference tuning is pivotal in aligning chatbot responses with human expectations, enhancing user satisfaction and engagement. Traditional approaches, notably Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) as employed in advanced models like GPT-4, have demonstrated considerable success in this domain. However, RLHF methods are often computationally intensive and resource-demanding, limiting their scalability and accessibility for broader applications. To address these challenges, this study introduces LoRA-Lite Ensemble (LoRA-LiteE), an innovative framework that combines Supervised Fine-tuning (SFT) with Low-Rank Adaptation (LoRA) and Ensemble Learning techniques to effectively aggregate predictions of lightweight models, which aim to achieve a balance between the performance and computational cost. Utilizing the Chatbot Arena benchmark dataset, we conduct a comprehensive comparative analysis among our LoRA-LiteE model, corresponding base models at different scales, and GPT-4 trained with RLHF. Our empirical results demonstrate that the proposed LoRA-LiteE model achieves comparable performance to un-finetuned GPT-4 and outperforms the single larger-scale models under limited resource constraints. These findings highlight that our LoRA-LiteE provides a feasible and efficient methodology for human preference prediction in chatbot systems, enhancing scalability and accessibility, and thereby broadening the applicability of preference-tuned chatbots in resource-constrained environments.

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