Parameter Efficient Reinforcement Learning from Human Feedback

📄 arXiv: 2403.10704v2 📥 PDF

作者: Hakim Sidahmed, Samrat Phatale, Alex Hutcheson, Zhuonan Lin, Zhang Chen, Zac Yu, Jarvis Jin, Simral Chaudhary, Roman Komarytsia, Christiane Ahlheim, Yonghao Zhu, Bowen Li, Saravanan Ganesh, Bill Byrne, Jessica Hoffmann, Hassan Mansoor, Wei Li, Abhinav Rastogi, Lucas Dixon

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-03-15 (更新: 2024-09-12)

💡 一句话要点

提出参数高效的强化学习方法以降低人类反馈的计算成本

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 参数高效 强化学习 人类反馈 LoRA 奖励建模 计算机视觉 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有的基于人类反馈的强化学习方法在计算成本和复杂性上存在显著挑战，限制了其应用范围。
  2. 本文提出了一种参数高效的强化学习方法（PE-RLHF），通过LoRA微调来降低计算负担，提升训练效率。
  3. 实验结果表明，PE-RLHF在多个任务上与传统RLHF性能相当，同时显著减少了训练时间和内存占用。

📝 摘要（中文）

尽管基于人类反馈的强化学习（RLHF）有效地将预训练的大型语言模型和视觉语言模型与人类偏好对齐，但其计算成本和复杂性限制了其更广泛的应用。为减轻微调的计算负担，本文提出了一种参数高效的强化学习方法（PE-RLHF），利用LoRA微调进行奖励建模和强化学习。我们在六个不同的数据集上对PE-RLHF进行了基准测试，结果显示PE-RLHF在性能上与RLHF相当，同时训练时间减少了90%（奖励模型）和30%（强化学习），内存占用减少了50%（奖励模型）和27%（强化学习）。通过减轻RLHF的计算负担，推动PE-RLHF作为大型语言模型和视觉语言模型的对齐技术的更广泛应用。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决基于人类反馈的强化学习（RLHF）在计算成本和复杂性上的不足，尤其是在微调阶段的资源消耗问题。

核心思路：提出参数高效的强化学习方法（PE-RLHF），利用LoRA技术进行奖励建模和强化学习，以降低训练所需的计算资源。

技术框架：PE-RLHF的整体架构包括两个主要模块：奖励建模和强化学习。首先，通过LoRA对奖励模型进行微调，然后在此基础上进行强化学习训练。

关键创新：PE-RLHF首次展示了在保持与RLHF相当的性能的同时，显著降低了训练时间和内存占用，推动了参数高效方法在强化学习中的应用。

关键设计：在实验中，针对LoRA的秩和模型大小进行了全面的消融实验，优化了参数设置和损失函数，以实现最佳的训练效果。具体而言，奖励模型的训练时间减少了90%，内存占用减少了50%。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，PE-RLHF在六个不同任务上的表现与传统RLHF相当，同时训练时间减少了90%（奖励模型）和30%（强化学习），内存占用减少了50%（奖励模型）和27%（强化学习），展现了其在效率上的显著优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、计算机视觉和人机交互等多个领域。通过降低计算成本，PE-RLHF可以使得更多的研究机构和企业能够利用人类反馈来提升模型性能，从而推动智能系统的普及和应用。

📄 摘要（原文）

While Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) effectively aligns pretrained Large Language and Vision-Language Models (LLMs, and VLMs) with human preferences, its computational cost and complexity hamper its wider adoption. To alleviate some of the computational burden of fine-tuning, parameter efficient methods, like LoRA were introduced. In this work, we empirically evaluate the setup of Parameter Efficient Reinforcement Learning from Human Feedback (PE-RLHF) that leverages LoRA fine-tuning for Reward Modeling, and Reinforcement Learning. We benchmark the PE-RLHF setup on six diverse datasets spanning summarization, harmless/helpful response generation, UI automation, and visual question answering in terms of effectiveness of the trained models, and the training resources required. Our findings show, for the first time, that PE-RLHF achieves comparable performance to RLHF, while significantly reducing training time (up to 90% faster for reward models, and 30% faster for RL), and memory footprint (up to 50% reduction for reward models, and 27% for RL). We provide comprehensive ablations across LoRA ranks, and model sizes for both reward modeling and reinforcement learning. By mitigating the computational burden associated with RLHF, we push for a broader adoption of PE-RLHF as an alignment technique for LLMs and VLMs.