Un Nuevo Enfoque para Alinear Modelos de Lenguaje

Alinear los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) es super importante para hacerlos seguros y útiles. Los métodos actuales dependen en su mayoría de Datos de Preferencias, que pueden tener problemas como etiquetas ruidosas, altos costos para etiquetar, y preocupaciones de privacidad.

Este artículo presenta un nuevo método llamado Alineación a Partir de Demostraciones (AfD). Este enfoque se centra en usar Datos de demostración de alta calidad para abordar estos problemas. Se establece dentro de un marco de toma de decisiones, lo que ayuda a resaltar algunos problemas únicos, como la falta de señales de recompensa. Al tomar ideas del Aprendizaje por refuerzo, desarrollamos objetivos para guiar AfD.

Explicamos cómo se comportan diferentes métodos y cuándo ciertos enfoques funcionan mejor. También presentamos un algoritmo que trabaja de manera eficiente con un modelo de recompensa personalizado para AfD. Los experimentos realizados en tareas específicas muestran resultados sólidos mientras mantenemos las cosas simples.

#Contexto

Alinear LLMs es un paso clave para su uso seguro y efectivo en varias aplicaciones. La mayor parte del progreso actual se ha logrado a través del aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana (RLHF). Sin embargo, los métodos existentes tienen varios desafíos que limitan su efectividad y uso:

#Etiquetas Ruidosas

Las investigaciones muestran que cuando los datos son ruidosos, pueden llevar a problemas en la modelación de recompensas y alineación. Si las respuestas son generadas por el mismo modelo, las preferencias dadas por los anotadores a menudo pueden ser inciertas y ruidosas.

#Altos Costos en la Anotación de Preferencias

Aunque consultar continuamente a los anotadores durante el proceso de aprendizaje tiene sentido teórico y práctico, este método puede ser muy caro.

#Sesgos Inductivos en la Modelación de Recompensas

Usar datos de preferencias generalmente requiere ciertas suposiciones, como las del modelo Bradley-Terry o el modelo Kahneman-Tversky. Sin embargo, estas suposiciones no siempre son ciertas.

#Preocupaciones de Privacidad en la Generación de Preferencias

Recoger datos de preferencias con la ayuda de anotadores o LLMs no siempre es posible, especialmente cuando se trata de información privada que no se puede compartir afuera.

#Hoja de Ruta

Para abordar los desafíos en la alineación basada en preferencias, proponemos el uso de datos de demostración para alinear LLMs. Definimos el problema de alineación y esbozamos el problema de señales de recompensa faltantes. Además de la solución RLHF, discutimos otros enfoques desde la perspectiva del aprendizaje por refuerzo.

Investigamos cómo las distribuciones de coincidencia pueden ayudar con AfD. Luego presentamos un robusto algoritmo de Inverse RL para AfD. Finalmente, validamos nuestros hallazgos a través de experimentos y discutimos trabajos relacionados.

#Ventajas de AfD

Usar datos de demostración ofrece varios beneficios sobre enfoques basados en preferencias:

1. Datos de Mayor Calidad: Los datos de demostración tienden a ser menos ruidosos.
2. Sin Consultas Continuas: AfD elimina la necesidad de comparaciones y consultas continuas.
3. Sin Suposiciones de Sesgos Inductivos: AfD no depende de suposiciones vinculadas a métodos de preferencia.
4. Amigable con la Privacidad: No necesitar anotadores externos permite su uso con conjuntos de datos privados.

Los datos de demostración a menudo están disponibles en diversas aplicaciones del mundo real. Por ejemplo, en sistemas de IA médica, los datos de demostración podrían consistir en diagnósticos deseados basados en registros de pacientes. En chatbots de servicio al cliente, podría involucrar conversaciones entre agentes expertos y clientes.

A pesar del potencial de estos datos, su uso para alinear LLMs ha estado limitado principalmente a la afinación supervisada (SFT). Mostramos que SFT está estrechamente relacionado con el método de Clonación de Comportamiento utilizado en el aprendizaje por refuerzo.

#Perspectivas Clave y Contribuciones

Este trabajo resalta las ventajas de AfD, que aborda muchos problemas comúnmente encontrados en la alineación convencional basada en preferencias. Definimos formalmente el desafío de AfD dentro de un marco de toma de decisiones y lo conectamos con prácticas existentes en el aprendizaje por refuerzo inverso.

Introducimos objetivos que utilizan la coincidencia de distribución de trayectorias para AfD. Dentro de este marco, mostramos que tanto SFT como el aprendizaje adversarial utilizan diferentes distribuciones. También abordamos el problema del hackeo de recompensas en AfD y ofrecemos un algoritmo práctico para gestionarlo de manera efectiva.

Los resultados empíricos en tareas específicas validan nuestros métodos propuestos al compararlos con enfoques existentes.

#Alineación Más Allá de los Datos de Preferencia

Aquí proponemos un descubrimiento central: el problema de alineación para LLMs puede enmarcarse en términos de métodos de aprendizaje por refuerzo. Este marco sugiere que podríamos usar metodologías relacionadas para abordarlo. Proporcionamos conceptos de fondo esenciales en esta sección para garantizar claridad.

#Toma de Decisiones Secuencial en la Generación de Lenguaje

Comenzamos enmarcando la generación de lenguaje como un problema de toma de decisiones secuencial. En esta configuración, las elecciones se hacen en pasos sucesivos e influyen en el siguiente estado.

#Procesos de Decisión de Markov (MDP)

Un MDP consiste en un espacio de estados y un espacio de acciones. Incluye dinámicas que gobiernan las transiciones entre estados y una función de recompensa que da retroalimentación sobre estas transiciones.

En el contexto de LLMs, los estados representan tokens, y las acciones implican generar nuevos tokens. Este marco nos permite conceptualizar cómo los modelos de lenguaje generan respuestas.

#Desafíos en el MDP de Alineación

La investigación sobre la alineación de LLMs se centra en alinear los modelos con las intenciones de los usuarios durante la generación de respuestas. En este marco, las intenciones se representan como un modelo de recompensa, que evalúa la salida de los LLMs según criterios como utilidad y veracidad.

Un desafío clave en la alineación de LLM es la dificultad para establecer señales de recompensa porque las intenciones deseadas de los usuarios no siempre son fácilmente accesibles. Los enfoques actuales derivan estas señales de anotaciones basadas en preferencias.

#Aprendizaje de Modelos de Recompensa

La mayoría de los enfoques dependen de conjuntos de datos de preferencias que consisten en respuestas preferidas y no preferidas. Sin embargo, los datos ruidosos, los altos costos y los problemas de privacidad pueden obstaculizar el rendimiento del modelo de recompensa construido a partir de estos conjuntos de datos.

#Métodos Alternativos

En la investigación de aprendizaje por refuerzo, aprender de la retroalimentación humana a través de preferencias no es el único método. Aprender de conjuntos de datos de demostración ha demostrado ser útil en muchos campos. Para aprender de manera efectiva de un conjunto de datos de demostración, el enfoque más directo es el método de Clonación de Comportamiento.

#Clonación de Comportamiento (BC)

BC recopila conjuntos de datos de decisiones de políticas de comportamiento óptimas. El objetivo es aprender una política a través de métodos supervisados.

Sin embargo, BC tiene preocupaciones relacionadas con errores que pueden acumularse con el tiempo, llevando a un rendimiento poco confiable.

#Afinación Supervisada para AfD

En la alineación de LLMs, las demostraciones pueden usarse para crear un conjunto de datos de afinación supervisada. Este formato permite que los objetivos de aprendizaje sean flexibles, haciendo que la técnica sea adecuada para varias tareas, como responder preguntas o seguir instrucciones.

Aunque BC es simple y fácil de implementar, plantea el problema de cambio de distribución. Esto limita su efectividad durante la evaluación cuando las observaciones a menudo son generadas por la política aprendida, en lugar de por el conjunto de datos original.

#Coincidencia de Distribución de Trayectorias

Entender AfD requiere centrarse en la distribución de generaciones completadas. Al muestrear, podemos aproximar la distribución de comportamientos de nuestro conjunto de datos de demostración.

Derivamos varios objetivos para la alineación de LLMs basados en la minimización de la divergencia, centrándonos principalmente en la divergencia KL hacia adelante y hacia atrás.

#AfD a Través de la Minimización de Divergencia Usando KL Hacia Adelante

Al minimizar la divergencia usando KL hacia adelante, encontramos que los objetivos se alinean con el entrenamiento SFT, revelando que ambos enfoques producen objetivos de aprendizaje similares.

#AfD a Través de la Minimización de Divergencia Usando KL Hacia Atrás

Al usar la divergencia KL hacia atrás, el objetivo cambia. Este enfoque, a menudo más desafiante, puede llevar a un comportamiento de búsqueda de modo. Incorporar entrenamiento adversarial ayuda a superar las dificultades asociadas.

#RL Inverso Eficiente a Través de la Extrapolación del Modelo de Recompensa

Al construir un modelo de recompensa utilizando muestras del conjunto de datos de demostración, podemos crear un algoritmo de aprendizaje más eficiente. Abordar los desafíos del entrenamiento adversarial también puede ayudar en la optimización de políticas.

Una preocupación significativa surge de la heterogeneidad del modelo, que puede llevar a modelos de recompensa ineficaces. Es importante asegurarse de que las colecciones de muestras para ejemplos positivos y negativos sean de fuentes más consistentes para evitar sesgos en el proceso de aprendizaje.

#Estudios Empíricos

Para validar nuestras ideas, investigamos AfD contra métodos establecidos. Evaluamos el rendimiento de los métodos basados en tareas del conjunto de datos Anthropic HH-RLHF, centrándonos en tareas Inocuas y Útiles.

#Modelos Base y Métricas de Evaluación

Para la tarea Inocua, usamos el modelo GPT-2, mientras que para la tarea Útil, utilizamos el modelo Gemma. Evaluamos la eficacia de alineación de varias metodologías utilizando diferentes métricas, incluyendo la puntuación del modelo de recompensa dorada.

#Efectividad de AfD

En las pruebas, demostramos que AfD no solo iguala, sino que a menudo supera el rendimiento de enfoques existentes. Los resultados indican que SFT se alinea bien con la coincidencia de distribución bajo ciertas condiciones.

Además, AfD demuestra ser un método efectivo para la alineación, especialmente evidente en la tarea Inocua, donde la variabilidad de respuestas está limitada.

#Construyendo Modelos de Recompensa a Partir de Demostraciones

En esta sección, enfatizamos la efectividad de los modelos de recompensa propuestos. Al utilizar diferentes conjuntos de datos para construir modelos, analizamos varias elecciones y su impacto en los resultados.

#Rendimiento de los Modelos de Recompensa

Pruebas empíricas muestran que los modelos de recompensa construidos a partir del conjunto de datos de demostración rinden óptimamente cuando se comparan con la modelación de recompensa basada en preferencias. Es importante destacar que nuestro modelo de recompensa IRL a menudo iguala o supera el rendimiento de modelos tradicionales basados en preferencias.

#Impactos Más Amplios

El desarrollo y despliegue de LLMs tiene implicaciones significativas en múltiples campos. Nuestro enfoque, AfD, juega un papel crucial en la alineación de LLMs de manera segura y efectiva.

#Contribuciones Positivas

1. Mayor Seguridad: Utilizar datos de demostración de alta calidad aumenta la alineación de LLMs con las intenciones del usuario.
2. Reducción de Costos: Al disminuir la dependencia de anotaciones humanas costosas, podemos hacer que los LLMs alineados sean más accesibles a un público más amplio.

#Preservación de la Privacidad

El enfoque permite la alineación sin requerir interacción humana constante, haciéndolo adecuado para aplicaciones sensibles, como las que involucran datos médicos.

#Riesgos Potenciales

A pesar de las ventajas, existen riesgos relacionados con sesgos en los datos de demostración. Es crucial mantener una diversa gama de fuentes de datos para garantizar resultados de alineación justos.

#Trabajo Relacionado

Comparado con los métodos existentes que dependen en gran medida de conjuntos de datos de preferencias, este trabajo enfatiza el uso de conjuntos de datos de demostración de expertos fuera de línea. Este enfoque abre nuevas vías para desarrollar algoritmos que puedan superar los métodos convencionales de afinación supervisada.

#Aprendizaje por Imitación Adversarial

El enfoque adoptado aquí contrasta con las Redes Generativas Antagónicas (GANs) utilizadas en la generación de texto. Nuestro enfoque sigue centrado en alinear LLMs con las necesidades del usuario en lugar de simplemente generar texto.

#Conclusión

Este estudio aborda las limitaciones encontradas en los métodos de alineación basados en preferencias existentes para LLMs al introducir un enfoque alternativo: Alineación a Partir de Demostraciones (AfD). Con un enfoque en datos de demostración de alta calidad, AfD evita problemas de ruido, costos, y preocupaciones de privacidad.

Los resultados empíricos demuestran la efectividad de AfD para lograr un rendimiento superior en comparación con métodos RLHF. Al allanar el camino para un despliegue más seguro de LLM, nuestro trabajo establece a AfD como una alternativa práctica y eficiente en el campo de la alineación de modelos de lenguaje.