Countering Reward Over-optimization in LLM with Demonstration-Guided Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2404.19409v1 📥 PDF

作者: Mathieu Rita, Florian Strub, Rahma Chaabouni, Paul Michel, Emmanuel Dupoux, Olivier Pietquin

分类: cs.CL

发布日期: 2024-04-30

💡 一句话要点

提出奖励校准方法以解决大语言模型的奖励过度优化问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 奖励校准 强化学习 大型语言模型 自然语言处理 示范学习

📋 核心要点

  1. 现有的强化学习方法在调优大型语言模型时可能导致奖励过度优化，增加了模型的偏见和不自然生成。
  2. 本文提出的奖励校准方法（RCfD）通过人类示范和奖励模型重新校准奖励目标，避免了直接最大化奖励函数的激励。
  3. 实验结果显示，RCfD在三项语言任务上表现优异，性能与传统方法相当，同时有效减轻了奖励过度优化的问题。

📝 摘要（中文）

尽管强化学习（RL）在调优大型语言模型（LLMs）中至关重要，但可能导致奖励过度优化（ROO）。现有方法通过添加KL正则化来应对ROO，但需要耗时的超参数调整，并且仅关注语言策略的正则化，忽略了奖励函数本身的潜在正则化来源。本文提出了基于示范的奖励校准方法（RCfD），利用人类示范和奖励模型重新校准奖励目标。RCfD目标是最小化示范与LLM奖励之间的距离，而不是直接最大化奖励函数，从而避免激励LLM利用奖励模型，促进更自然和多样的语言生成。实验表明，RCfD在三项语言任务上表现出色，性能与精心调优的基线相当，同时减轻了ROO问题。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在强化学习调优过程中出现的奖励过度优化（ROO）问题。现有方法如KL正则化虽然有效，但需要复杂的超参数调整，并且仅关注语言策略的正则化，未能充分利用奖励函数的潜在正则化能力。

核心思路：论文提出的奖励校准方法（RCfD）通过引入人类示范，重新校准奖励目标，转变为最小化示范奖励与LLM奖励之间的距离，而非直接最大化奖励函数。这种方法旨在避免模型对奖励模型的过度依赖，从而促进更自然的语言生成。

技术框架：RCfD的整体架构包括三个主要模块：人类示范收集、奖励模型构建和奖励校准优化。首先，通过收集人类示范数据来建立奖励模型，然后在优化过程中使用该模型进行奖励校准。

关键创新：RCfD的主要创新在于其通过人类示范来重新校准奖励目标，这一方法与传统的KL正则化方法本质上不同，后者仅关注语言策略的正则化，而忽视了奖励函数的潜力。

关键设计：在设计上，RCfD采用了特定的损失函数来最小化示范奖励与LLM奖励之间的距离，并且在网络结构上结合了奖励模型与语言生成模型的输出，以实现更有效的奖励校准。具体的超参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，RCfD在三项语言任务上均取得了与精心调优的基线相当的性能，同时有效减轻了奖励过度优化的问题。具体而言，RCfD在某些任务上提高了生成文本的多样性和自然性，展示了其在实际应用中的潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、对话系统和文本生成等。通过有效地校准奖励目标，RCfD能够提升模型生成文本的自然性和多样性，进而在实际应用中提高用户体验和交互质量。未来，该方法还可能扩展到其他领域的强化学习任务中，促进更广泛的应用。

📄 摘要（原文）

While Reinforcement Learning (RL) has been proven essential for tuning large language models (LLMs), it can lead to reward over-optimization (ROO). Existing approaches address ROO by adding KL regularization, requiring computationally expensive hyperparameter tuning. Additionally, KL regularization focuses solely on regularizing the language policy, neglecting a potential source of regularization: the reward function itself. Inspired by demonstration-guided RL, we here introduce the Reward Calibration from Demonstration (RCfD), which leverages human demonstrations and a reward model to recalibrate the reward objective. Formally, given a prompt, the RCfD objective minimizes the distance between the demonstrations' and LLM's rewards rather than directly maximizing the reward function. This objective shift avoids incentivizing the LLM to exploit the reward model and promotes more natural and diverse language generation. We show the effectiveness of RCfD on three language tasks, which achieves comparable performance to carefully tuned baselines while mitigating ROO.