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Die Abstimmung großer Sprachmodelle (LLMs) mit menschlichen Präferenzen ist entscheidend für deren effektiven und sicheren Einsatz. Der Bedarf an umfangreichen menschlichen Annotationen stellt jedoch eine erhebliche Hürde dar. Dieser Artikel beleuchtet aktuelle Forschungsergebnisse zur sample-effizienten Alignment von LLMs, die darauf abzielen, den Bedarf an menschlichem Feedback zu minimieren.
Das Alignment-Problem lässt sich als kontextuelles Duell-Bandit-Problem (CDB) formulieren. In diesem Szenario lernt ein Agent (das LLM) durch Interaktion mit der Umgebung (menschliches Feedback) seine Strategie zu verbessern. Zwei zentrale Eigenschaften bestimmen die Sample-Effizienz von Alignment-Algorithmen:
1. Online-Interaktion: Das LLM lernt und agiert kontinuierlich basierend auf dem neuesten Feedback, was eine sofortige Anpassung der Strategie ermöglicht.
2. Aktive Exploration: Der Agent wählt strategisch Aktionen aus, um den Informationsgewinn und die Verbesserung der Strategie zu maximieren.
Diese CDB-Formulierung bietet einen Rahmen zur Analyse bestehender Alignment-Methoden. Viele Ansätze erfüllen diese beiden Kriterien nur teilweise, was zu einer geringeren Sample-Effizienz führt.
Zwei Hauptanwendungsfälle für LLM-Alignment lassen sich unterscheiden:
1. Alignment basierend auf Online-Nutzerfeedback (z. B. bei ChatGPT): Hierbei steht die kontinuierliche Optimierung der Modellleistung im Vordergrund (Explore & Exploit).
2. Alignment durch Crowdsourcing: Das Ziel ist die Identifizierung der optimalen Strategie unter kontrollierten Bedingungen (Best Arm Identification).
Das Verständnis dieser unterschiedlichen Szenarien ist entscheidend für die Entwicklung geeigneter Alignment-Algorithmen.
Thompson Sampling (TS) bietet einen vielversprechenden Ansatz für sample-effizientes Alignment. TS-basierte Algorithmen erfüllen sowohl das Kriterium der Online-Interaktion als auch das der aktiven Exploration. Durch die strategische Auswahl von Aktionen maximiert TS den Informationsgewinn und beschleunigt den Lernprozess.
In der Praxis kommen bei der Implementierung von TS-basierten Alignment-Algorithmen Techniken wie epistemische Belohnungsmodelle, Policy-Guided Search und Mixed Preference Learning zum Einsatz.
SEA (Sample-Efficient Alignment) ist ein Beispiel für einen praktischen TS-basierten Agenten. Empirische Studien zeigen, dass SEA im Vergleich zu herkömmlichen Methoden eine höhere Sample-Effizienz und verbesserte Alignment-Ergebnisse erzielt. Die Veröffentlichung des SEA-Codes trägt zur weiteren Erforschung und Entwicklung sample-effizienter Alignment-Methoden bei.
Die effiziente Abstimmung von LLMs mit menschlichen Präferenzen ist ein aktives Forschungsgebiet. Sample-effiziente Methoden, insbesondere solche, die auf Thompson Sampling basieren, bieten vielversprechende Ansätze zur Reduzierung des Bedarfs an menschlichem Feedback. Die Weiterentwicklung dieser Methoden ist entscheidend für die breite Anwendung und den sicheren Einsatz von LLMs in der Zukunft.
Bibliographie Liu, Z., Chen, C., Du, C., Lee, W. S., & Lin, M. (2024). Sample-Efficient Alignment for LLMs. arXiv preprint arXiv:2411.01493. Rafailov, R., Sharma, A., Mitchell, E., Ermon, S., & Manning, C. D. (2023). Direct Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Reward Model. arXiv preprint arXiv:2305.18290. Azar, Y., et al. Online Preference Learning with Applications to Fine-tuning Large Language Models. OpenReview. Christiano, P. F., et al. (2017). Deep reinforcement learning from human preferences. Advances in neural information processing systems, 30. Dong, J., et al. (2024). Online Alignment with Offline Datasets: Towards Sample-Efficient Human-in-the-Loop Finetuning. arXiv preprint arXiv:2409.16575. Guo, H., et al. (2024). Human-Instruction-Free LLM Self-Alignment with Limited Samples. arXiv preprint arXiv:2401.06785. Dwaracherla, V., et al. (2024). XPO: Exemplar-based Preference Optimization for LLM Alignment. arXiv preprint arXiv:2406.01660. Muldrew, T., et al. (2024). Active Preference Learning with Discrete Choice Data for Fine-tuning Large Language Models. arXiv preprint arXiv:2409.02269. Zhang, Y., et al. (2024). Active Preference Elicitation with Prototypical Queries for Large Language Model Alignment. arXiv preprint arXiv:2409.14040. Xie, T., et al. (2024). Active Preference Elicitation with Prototypical Queries for Large Language Model Alignment. arXiv preprint arXiv:2409.14040. Yue, Y., Broder, J., Kleinberg, R., & Joachims, T. (2012, February). The k-armed dueling bandits problem. Journal of Computer and System Sciences, 78(5), 1538-1556. Dudík, M., Hofmann, K., Schapire, R. E., Slivkins, A., & Zoghi, M. (2015). Contextual dueling bandits. Conference on Learning Theory, 563-587. Thompson, W. R. (1933). On the likelihood that one unknown probability exceeds another in view of the evidence of two samples. Biometrika, 25(3/4), 285-294. Bai, Y., et al. (2022). Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback. arXiv preprint arXiv:2212.08073. Stiennon, N., et al. (2020). Learning to summarize from human feedback. Advances in Neural Information Processing Systems, 33, 3008-3021. Ouyang, L., et al. (2022). Training language models to follow instructions with human feedback. Advances in Neural Information Processing Systems, 35, 27730-27744. ChatGPT. (2024). ChatGPT. https://chat.openai.com/ Jiang, Z., et al. (2024). Efficient Knowledge Infusion via KG-LLM Alignment. Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2024, 2986–2999. Wang, Y., et al. (2023). Aligning Large Language Models with Human: A Survey. arXiv preprint arXiv:2307.12966. Lee, D., et al. (2022). Large Language Models Make Sample-Efficient Recommender Systems. arXiv preprint arXiv:2211.04228. Sun, L., et al. (2023). Text Alignment Is An Efficient Unified Model for Massive NLP Tasks. arXiv preprint arXiv:2311.00035.Lernen Sie in nur 30 Minuten kennen, wie Ihr Team mit KI mehr erreichen kann – live und persönlich.
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