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The Perils of Optimizing Learned Reward Functions: Low Training Error Does Not Guarantee Low Regret

Created by
  • Haebom

저자

Lukas Fluri, Leon Lang, Alessandro Abate, Patrick Forre, David Krueger, Joar Skalse

개요

강화학습에서 의도된 작업을 포착하는 보상 함수를 명세하는 것은 매우 어려울 수 있습니다. 보상 학습은 보상 함수를 학습하여 이 문제를 해결하고자 합니다. 그러나 학습된 보상 모델은 데이터 분포에서 오류가 낮을 수 있지만, 그 후 큰 후회를 가진 정책을 생성할 수 있습니다. 우리는 이러한 보상 모델이 오류-후회 불일치를 갖는다고 말합니다. 오류-후회 불일치의 주요 원인은 정책 최적화 중에 일반적으로 발생하는 분포 이동입니다. 본 논문에서는 수학적으로 보상 모델의 충분히 낮은 예상 테스트 오류가 낮은 최악의 경우 후회를 보장하지만, 임의의 고정된 예상 테스트 오류에 대해 오류-후회 불일치가 발생할 수 있는 현실적인 데이터 분포가 존재함을 보여줍니다. 그런 다음 RLHF와 같은 방법에서 일반적으로 사용되는 정책 규제 기법을 사용하더라도 유사한 문제가 지속됨을 보여줍니다. 우리는 우리의 결과가 보상 모델을 학습하는 향상된 방법과 그 품질을 신뢰할 수 있게 측정하는 더 나은 방법에 대한 이론적 및 실증적 연구를 자극하기를 바랍니다.

시사점, 한계점

시사점: 보상 모델의 예상 테스트 오류가 낮다고 해서 항상 낮은 후회를 보장하지 않으며, 오류-후회 불일치 문제가 존재함을 수학적으로 증명했습니다. 정책 규제 기법조차도 이 문제를 완전히 해결하지 못함을 보였습니다. 이는 보상 모델 학습 및 평가 방법 개선 연구의 필요성을 시사합니다.
한계점: 본 논문은 이론적 분석에 집중하며, 실제 데이터셋이나 알고리즘에 대한 실험적 검증은 제시하지 않았습니다. 또한, 오류-후회 불일치 문제를 해결하기 위한 구체적인 방법론을 제시하지는 않았습니다.
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