Daily Arxiv

Cette page résume et organise les publications en intelligence artificielle du monde entier.
Les contenus sont synthétisés grâce à Google Gemini et le service est proposé à but non lucratif.
Les droits d'auteur des articles appartiennent à leurs auteurs ou institutions respectives ; en cas de partage, il suffit d'en mentionner la source.

RewardAnything : Modèles de récompense généralisables basés sur des principes

Created by
  • Haebom

Auteur

Zhuohao Yu, Jiali Zeng, Weizheng Gu, Yidong Wang, Jindong Wang, Fandong Meng, Jie Zhou, Yue Zhang, Shikun Zhang, Wei Ye

Contour

Cet article met en évidence les faiblesses du modèle de récompense (RM), essentielles à l'optimisation des modèles de langage à grande échelle (MLH), et présente une nouvelle approche pour y remédier. Les MLH existants présentent le problème de leur apprentissage avec des ensembles de données de préférences fixes et ne peuvent donc pas s'adapter aux différents besoins du monde réel. Dans cet article, nous proposons un MLH généralisable qui comprend et suit dynamiquement les principes de récompense exprimés en langage naturel. À cette fin, nous développons un nouveau benchmark, RABench, pour évaluer la capacité de généralisation de différents principes, et présentons RewardAnything, un nouveau MLH conçu et entraîné pour suivre explicitement les principes du langage naturel. RewardAnything atteint des performances de pointe sur les benchmarks RM existants et affiche également d'excellentes performances d'adaptation aux nouveaux principes sur RABench. De plus, RewardAnything s'intègre parfaitement aux méthodes RLHF existantes, et nous démontrons, à travers une étude de cas, comment aligner automatiquement et efficacement les MLH en utilisant uniquement les principes du langage naturel.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Présentation d'un modèle de récompense généralisable (RewardAnything) qui suit les principes de récompense exprimés en langage naturel
◦
Révéler le problème du manque de capacité de généralisation des RM existants et développer un nouveau benchmark RABench
◦
Une nouvelle méthode permettant de trier efficacement les LLM en se basant uniquement sur les principes du langage naturel est présentée.
◦
Confirmation de la possibilité d'une intégration transparente avec les méthodes RLHF existantes
◦
Atteindre des performances optimales sur les benchmarks RM existants en énonçant simplement des principes bien définis
•
Limitations:
◦
Une validation supplémentaire de la polyvalence et de la représentativité de RABench est nécessaire
◦
Des expériences supplémentaires sont nécessaires pour déterminer si RewardAnything fonctionne bien dans toutes les situations.
◦
Des recherches supplémentaires sont nécessaires sur la manière de gérer l’ambiguïté ou les conflits dans les principes du langage naturel.
👍
Made with Slashpage