DPO による Llama 2 のファインチューニング｜npaka

以下の記事が面白かったので、かるくまとめました。 ・Fine-tune Llama 2 with DPO 1. はじめに「RLHF」は「GPT-4」「Claude」などのLLMの事実上の最後の学習ステップとなっており、LLM出力の饒舌さや安全さが人間の期待と一致していることを確認します。ただし、RLの複雑さが持ち込まれます。適切な報酬関数を設定し、状態を推定するようにモデルを学習する必要があります。同時に、元のモデルから離れすぎないよう注意する必要があります。このようなプロセスは非常に複雑で、正しく行うのは容易ではありません。 Rafailov、Sharma、Mitchellらによる最近の論文「Direct Preference Optimization」では、既存の手法で使用されているRLベースの目標を、単純なバイナリクロスエントロピー損失を介して直接最適化できる目標に切り替えることを提

[deejayroka]

“既存の手法で使用されているRLベースの目標を、単純なバイナリクロスエントロピー損失を介して直接最適化できる目標に切り替えることを提案”