論文紹介：Direct Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Reward Model

第16回 最先端NLP勉強会（2024年8月25-26日）の発表スライドです

Transcript

1. Direct Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Reward Model Rafael Rafailov, Archit Sharma, Eric Mitchell, Stefano Ermon, Christopher D. Manning, Chelsea Finn (NeurIPS2023) 第16回 最先端NLP勉強会（2024年8月25-26日） 紹介者：篠田 一聡（NTT人間情報研究所）
2. はじめに ◼ DPO が arXiv に出たのは 2023年5月で，被引用数は1000以上 ◼ DPO は RLHF と等価で扱いやすい ◼ DPO の派生手法が山のようにある（IPO, KTO, SimPO, …） ◼ 一方で，最近のLLMではまだDPOが使われている？ ✓ Meta の Llama-3 ✓ PFN の PLaMo DPOの何がいいの？ DPO にも課題はあるのか？？ 2
3. この発表の目的 ◼ 目的 ✓ DPOの良さを理解する ◼ 目標 ✓ DPO の目的関数を理解する ✓ DPO と RLHF の違いを理解する ✓ DPO と派生手法の違いを理解する 3
4. 背景：LLM のアラインメント ◼ アラインメントの目的 ✓ プロンプトに対して，LLMがより人が好むような出力をすること ➢ 有用性，安全性，事実性, etc. ◼ 問題設定 ✓ 𝐷 = 𝑥, 𝑦𝑤 , 𝑦𝑙 𝑛, 𝑥: プロンプト, 𝑦𝑤 : 人が好む出力, 𝑦𝑙 : 人が好まない出力 ✓ LLM に 𝑥 が入力されたら 𝑦𝑙 よりも 𝑦𝑤 を生成するように学習したい 4 「𝑥」 「𝑦1 」 「𝑦2 」 SFT後のLLMが 候補を生成 ユーザーの プロンプト 人がどちらを好むか をアノテーション 𝑦𝑤 𝑦𝑙
5. 背景：RLHF (1/2) ◼ 1. 報酬モデル 𝑟𝜙 𝑥, 𝑦 の学習 出力 𝑦1 が 𝑦2 よりも好まれる確率 を使って 𝐷 = 𝑥, 𝑦𝑤 , 𝑦𝑙 𝑛 で最尤推定 … 直感的には，𝑟𝜙 𝑥, 𝑦𝑤 > 𝑟𝜙 (𝑥, 𝑦𝑙 ) になるように学習 5 𝑝 𝑦1 ≻ 𝑦2 |𝑥 = exp(𝑟𝜙 (𝑥, 𝑦1 )) exp(𝑟𝜙 𝑥, 𝑦1 , +exp(𝑟(𝑥, 𝑦2 ))) 𝐿𝑅 = −𝔼𝐷 [log𝜎( 𝑟𝜙 𝑥, 𝑦𝑤 − 𝑟𝜙 (𝑥, 𝑦𝑙 ))] ← Bradley-Terry model ← 報酬モデルの目的関数
6. （導出）報酬モデルの目的関数 𝐿𝑅 6 𝐿𝑅 = −𝔼𝐷 log 𝑝 𝑦𝑤 ≻ 𝑦𝑙 |𝑥 = −𝔼𝐷 log exp 𝑟𝜙 𝑥,𝑦𝑤 exp 𝑟𝜙 𝑥,𝑦𝑤 +exp 𝑟𝜙 𝑥,𝑦𝑙 = −𝔼𝐷 log 1 1+exp − 𝑟𝜙 𝑥,𝑦𝑤 −𝑟𝜙 𝑥,𝑦𝑙 = −𝔼𝐷 [log 𝜎(𝑟𝜙 𝑥, 𝑦𝑤 − 𝑟𝜙 𝑥, 𝑦𝑙 )]
7. 背景：RLHF (2/2) ◼ 2. 強化学習 (PPO) 𝜋𝜃 (𝑦|𝑥) を学習中のLLM， 𝜋ref (𝑦|𝑥) をSFT後のLLMとして， 𝜋ref から 𝜋𝜃 (𝑦|𝑥) が離れすぎないようにしながら報酬 𝑟𝜙 を最大化 𝜋𝜃 と 𝜋ref が離れすぎてしまうと，報酬モデルが正確でなくなる，出力の多 様性がなくなる，などの弊害がある 7 max 𝜋𝜃 𝔼𝑥~𝐷,𝑦~𝜋𝜃(𝑦|𝑥) 𝑟𝜙 𝑥, 𝑦 − 𝛽𝔻KL [𝜋𝜃 𝑦 𝑥 ||𝜋ref 𝑦 𝑥 ] ↑𝑦 は 𝜋𝜃 から生成
8. DPO ◼ 目的関数 8 𝜋𝜃 (𝑦|𝑥) ：学習中のLLM 𝜋ref (𝑦|𝑥) ：SFT後のLLM 𝐿DPO = −𝔼𝐷 log𝜎 𝛽 log 𝜋𝜃 𝑦𝑤 𝑥 𝜋ref 𝑦𝑤 𝑥 − 𝛽 log 𝜋𝜃 𝑦𝑙 𝑥 𝜋ref 𝑦𝑙 𝑥
9. （導出）RLHF の目的関数の最適解 9 ← RLHFの目的関数 ← KLの定義 ← -1/β倍 ← log (確率/確率)の 形を作る 𝔻KL [𝜋(𝑦|𝑥)||𝜋∗(𝑦|𝑥)] は 𝜋 𝑦 𝑥 = 𝜋∗(𝑦|𝑥) の時に最小値を取る． よって最適解は = 𝜋∗(𝑦|𝑥) ※ 𝑍(𝑥) は分配関数
10. （導出）DPO の目的関数 10 ← RLHF の最適解 ← 式変形（Your Language Model is Secretly a Reward Model） 𝐿DPO = −𝔼𝐷 log𝜎 𝛽 log 𝜋𝜃 𝑦𝑤 𝑥 𝜋ref 𝑦𝑤 𝑥 − 𝛽 log 𝜋𝜃 𝑦𝑙 𝑥 𝜋ref 𝑦𝑙 𝑥 ← 報酬モデルの目的関数に代入 分配関数 𝑍(𝑥) が消える
11. 実験設定 タスク ◼ Controlled sentiment generation ✓ 入力：映画のレビューのプレフィックス ✓ 出力：ポジティブなレビュー ✓ データセット：IMDb ◼ Summarization ✓ 入力：Redditのポスト ✓ 出力：要約 ✓ データセット：Reddit TL;DR summarization dataset ◼ Single-turn dialogue ✓ 入力：ユーザーのクエリ ✓ 出力：応答 ✓ データセット：Anthropic Helpful and Harmless dialogue dataset 11 評価 ◼ 参照文と生成文をGPT-4 が比べて勝率を出す ✓ 高い方がいい ◼ （IMDbは）感情分類器 で報酬を計算 ✓ 高い方がいい ◼ 𝔻KL [𝜋||𝜋ref ]（トークンご とに計算して合計） ✓ 低い方がいい
12. DPOは… 12 𝜋ref と離れずに高い報酬を達成 = 目的関数の最適化に成功 温度に対して頑健で，PPOよりも高い勝率 対話では，対等な評価では DPOのみが勝率5割ごえ 訓練の早い段階で勝率が収束 分布外に対して PPOより頑健
13. DPO と RLHF の違いまとめ ◼ 数学的に両者は等価だが，DPO は報酬モデルの学習と強化学習が不要 ◼ DPO は RLHF よりハイパラが少ないので最適化が成功しやすく，性能も高 い 13
14. 派生手法たち 14 Wang et al. 2024. A Comprehensive Survey of LLM Alignment Techniques: RLHF, RLAIF, PPO, DPO and More （左から順に） RM1: 報酬モデルを明示的に作るか？ RM2: 出力ごとに報酬スコアを返すか？ RM3: 報酬は文 or トークンレベル？ RM4: 人が書いた負例のみを使うか？ F1: 選好（ペア）データが必要か？ F2: 人 or AI がフィードバック F3: 3つ以上のランクリストを使うか？ RL1: 参照方策（SFTモデル）が必要か？ RL2: 出力長に対して制約があるか？ RL3: KL以外のダイバージェンス RL4: 学習モデルでサンプリングするか？ O1: 学習中に選好データを作り直すか？ O2: SFTとアラインメントは別々に行う？ DPO →
15. 派生手法たち ◼ IPO ✓ RLHF/DPO の報酬モデルが過学習する問題を，報酬ではなく選好確率を 目的関数にすることで回避 ◼ KTO ✓ ペアデータがいらず，ある出力が良いか悪いか，だけで学習可能 ◼ SimPO ✓ 出力長に制約を設ける + 参照モデルをなくして計算量を軽減 ◼ NPO ✓ DPO の負例の項だけで訓練して，好ましくない出力を忘却 ◼ Iterative DPO ✓ DPOは分布シフトに弱かったが，最新のモデルでサンプリング・アノテ ーションを繰り返すことで分布シフトの問題を回避 ✓ 参考: https://tech.preferred.jp/ja/blog/plamo-100b-post-training/ 15
16. まとめ ◼ RLHF の最適解が定まるところから，DPOの目的関数が導出できる ◼ DPO は RLHF と等価だが，報酬モデルの訓練と強化学習が不要で， ハイパラが少なく最適化が上手くいって性能も高い ◼ DPO の課題としては，SFT後のモデルで確率を評価する必要がある， 人が好む出力と好まない出力のペアが必要，分布シフトに弱い，など があり，それらに対応するための派生手法が存在 16