Verbesserung von LLMs mit reflexiven Feedback-Methoden

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) ist ein wichtiges Werkzeug geworden, um grosse Sprachmodelle (LLMs) zu verbessern, damit sie besser mit menschlichen Vorlieben übereinstimmen. Allerdings konzentriert es sich oft zu sehr auf den Stil, anstatt die tatsächliche Leistung der Modelle bei verschiedenen Aufgaben zu verbessern. Wenn Vorlieben nicht klar definiert sind, ist es schwierig, die Modelle richtig auszurichten. Ohne genug Erkundung bleibt es eine Herausforderung, die besten Outputs zu finden.

Um diese Probleme anzugehen, stellen wir einen neuen Ansatz vor, der Reinforcement Learning from Reflective Feedback (RLRF) genannt wird. Dieses Framework nutzt detailliertes Feedback, um die grundlegenden Fähigkeiten der LLMs zu stärken. RLRF beinhaltet einen Mechanismus zur Selbstreflexion, der es den LLMs ermöglicht, ihre Antworten systematisch zu überprüfen und zu verbessern. Wir führen Experimente durch, um die Effektivität von RLRF zur Verbesserung der Fähigkeiten der Modelle zu zeigen.

#Hintergrund

Aktuelle RLHF-Methoden wie InstructGPT und Sparrow konzentrieren sich darauf, LLMs mit menschlichem Feedback auszurichten, indem ein Belohnungsmodell trainiert wird. Dieses Modell bewertet die Qualität der Outputs und hilft den LLMs, Antworten zu erstellen, die mehr mit menschlichen Vorlieben übereinstimmen.

Trotz einiger Verbesserungen bei der Ausrichtung der Vorlieben gibt es immer noch viele Herausforderungen. Die aktuellen Methoden stellen nicht sicher, dass die Fähigkeiten der LLMs erheblich wachsen. Einige Forscher weisen darauf hin, dass dieser Prozess zu oberflächlichem Lernen führen kann, bei dem das Modell lernt, günstige Stile zu übernehmen, ohne die Leistung bei Aufgaben zu verbessern. Daher ist es entscheidend, über die blosse Anpassung von Stilen hinauszugehen und sich darauf zu konzentrieren, die Fähigkeiten der LLMs wirklich zu verbessern.

#Herausforderungen bei der Ausrichtung der Vorlieben

Wir schauen uns zuerst die Gründe an, warum die aktuellen RLHF-Methoden zu oberflächlichen Änderungen führen. Unser Schwerpunkt liegt auf Aufgaben wie Faktualität und mathematischem Denken, bei denen eine einfache Anpassung des Stils nicht zur Leistungsverbesserung beiträgt. Wir stellen fest, dass belohnungsbasierte Modelle mit Vorlieben Schwierigkeiten haben, mathematisches Denken effektiv zu bewerten. Das führt uns zu der Annahme, dass diese Modelle zur oberflächlichen Ausrichtung beitragen könnten.

Um dem entgegenzuwirken, schlagen wir vor, fein abgestuftes Feedback zu verwenden, das sowohl verbale Antworten als auch numerische Bewertungen basierend auf spezifischen Kriterien kombiniert. Allerdings bleibt die Verbesserung der Fähigkeiten der LLMs eine Herausforderung, da der Raum möglicher Antworten für NLP-Aufgaben riesig ist.

#RLRF-Framework-Überblick

Um die effektive Erkundung und Verbesserung der Fähigkeiten der LLMs zu erleichtern, führen wir RLRF ein. Das Framework besteht aus zwei Hauptphasen:

1. Fein abgestufte Selbstreflexion: Diese Phase nutzt die Selbstreflexion der LLM, um hochwertige Antworten basierend auf detailliertem Feedback zu finden.
2. RL-Finetuning: In dieser Phase wenden wir einen Verstärkungslernalgorithmus an, um das Modell mit den vielversprechenden Antworten aus der ersten Phase zu verfeinern.

Wir werden nun jeden dieser Komponenten im Detail betrachten.

#Modell für fein abgestuftes Feedback

Um die Herausforderung unklarer Präferenzkriterien zu bewältigen, entwickeln wir ein Modell für fein abgestuftes Feedback. Dieses Modell bewertet die Antworten der LLM basierend auf mehreren Aspekten wie logischer Korrektheit und Faktualität.

In unserem Ansatz definieren wir acht Bewertungsaspekte, von denen jeder ein dreistufiges Bewertungssystem hat: Erfolg, mässig oder Misserfolg. Für jede Aufgabe wählt unser Feedbackmodell die drei relevantesten Aspekte aus und bewertet sie basierend auf spezifischen Kriterien. Wenn eine Aufgabe in eine bekannte Kategorie fällt, können wir sie zudem mit einem spezifischen Aspekt in Einklang bringen, wie z.B. logischer Korrektheit für mathematische Aufgaben.

#Fein abgestufte Selbstreflexion

Wir stellen die fein abgestufte Selbstreflexion als Methode vor, um hochwertige Antworten effektiv zu erkunden. Anstatt zufällige Sampling-Methoden zu verwenden, nutzen wir die Selbstreflexionsfähigkeit der LLM, um ihre Antworten mit dem bereitgestellten Feedback zu verfeinern.

Der Prozess beginnt mit der Auswahl einer vielversprechenden Antwort aus einer Menge von generierten Kandidaten. Wir bewerten diese Antworten basierend auf ihrer Qualität und Belohnungspunktzahlen. Sobald eine vielversprechende Antwort ausgewählt ist, verfeinern wir sie, indem wir Feedback nutzen, um notwendige Korrekturen vorzunehmen.

#RL-Finetuning-Phase

In der finalen Phase verfeinern wir das LLM mit der Methode der direkten Präferenzoptimierung (DPO), die effizient und stabil ist. Diese Methode optimiert das Modell direkt basierend auf Paaren von positiven und negativen Antworten.

Wir erstellen diese Paare, indem wir hochbewertete Antworten als positive Beispiele auswählen und zufällig ausgewählte, niedrig bewertete als negative verwenden. Der Finetuning-Prozess zielt darauf ab, das Modell basierend auf diesem Feedback anzupassen und seine Fähigkeit zu verbessern, in verschiedenen Aufgaben effektiv zu performen.

#Experimentelles Setup

Wir bewerten unser RLRF-Framework anhand mehrerer LLM-basierter Bewertungsbenchmarks, einschliesslich Just-Eval. In unseren Experimenten wenden wir das Llama-2 13B-Modell an und verfeinern es mit speziell kuratierten Instruktionsdaten.

#Trainingsdatensatz

Unsere Trainingsdatensätze enthalten sowohl Open-Source- als auch benutzerdefinierte Daten. Wir nutzen verschiedene Quellen, einschliesslich Datensätzen, die für Instruktions- und Faktualitätsaufgaben zugeschnitten sind. Für das RL-Finetuning integrieren wir verschiedene Instruktionskategorien, um die Leistung über verschiedene Aufgaben hinweg zu messen.

#Ergebnisse

Durch rigoroses Testen auf den Benchmarks Just-Eval, FactScore und GSM8K zeigen unsere Ergebnisse, dass RLRF die Fähigkeiten der LLMs effektiv verbessert. Besonders bemerkenswert ist, dass die Leistung konstant in verschiedenen Aufgaben verbessert wurde, insbesondere in Faktualität und mathematischem Denken.

Im Gegensatz dazu zeigten frühere Methoden, die ausschliesslich auf präferenzbasierten Ansätzen beruhen, begrenzte Effektivität bei der Verbesserung der LLM-Leistung in diesen Aufgaben.

#Analyse

Wir untersuchen weiter, wie gut unser fein abgestuftes Feedback die Korrektheit der Antworten erfasst. Unsere Ergebnisse zeigen, dass das Feedbackmodell korrekte von inkorrekten Antworten besser unterscheidet als existierende Belohnungsmodelle, besonders bei komplexen Denkaufgaben.

#Fazit

Die Ausrichtung von LLMs auf menschliche Vorlieben erfordert mehr als nur oberflächliche Anpassungen. Unser RLRF-Framework adressiert dies, indem es ein detailliertes Feedbackmodell und Selbstreflexionsmechanismen einsetzt, um echte Verbesserungen der LLM-Leistung zu fördern. Durch kontinuierliche Verfeinerung der Modelle durch iterative Schulung zeigt RLRF vielversprechende Ansätze, um die Lücke zwischen proprietären und Open-Source-LLM-Fähigkeiten zu überbrücken.

#Zukünftige Richtungen

Obwohl wir die Stärken unseres Ansatzes anerkennen, gibt es Bereiche, die weiter erkundet werden sollten. Die Bearbeitung möglicher Subjektivität in der Feedbackbewertung, die Optimierung der Kosten für die Berechnung und die Integration fortschrittlicherer RL-Techniken könnten die Effektivität des Frameworks erhöhen.

#Ethik-Erklärung

Unsere Forschung erkennt die ethischen Implikationen der Verwendung von LLMs in realen Anwendungen an. Wir bemühen uns, Risiken im Zusammenhang mit Fehlinformationen und Nutzersicherheit zu mindern, indem wir uns auf die Verbesserung der Faktualität und die Ausrichtung der Outputs an verantwortungsbewussten Richtlinien konzentrieren.

#Danksagungen

Wir bedanken uns bei den Mitwirkenden der Datensätze und Tools, die während dieser Forschung verwendet wurden, und erkennen ihre wichtige Rolle bei der Entwicklung unseres vorgeschlagenen Frameworks an.

#Verwandte Arbeiten

Abschliessend reflektieren wir über die bestehende Literatur zu RLHF und fein abgestuften Feedbackmechanismen. Unser innovativer Ansatz baut auf früheren Erkenntnissen auf, während er neuartige Lösungen einführt, um die Fähigkeiten der LLMs über eine Vielzahl von Aufgaben hinweg zu verbessern.