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正则化的最佳 N 抽样以减轻语言模型对齐中的奖励欺骗
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
学习从偏好数据中获取奖励模型并将其用于更新语言模型是一种常见的方法。研究发现，通过使用与 Bradley-Terry 偏好模型学习的奖励的概率解释对齐过程，可以得到一种自然的转换选择。这种转换具有改进表现较差的输出和奖励的有原则的聚合的属性。使用这种方法对调整语言模型进行实验，与基准方法相比有显著改进。
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关键要点
- 从偏好数据中获取奖励模型并用于更新语言模型是一种常见的方法。
- 研究了奖励模型单调转换的选择优劣问题。
- 希望将语言模型与多个属性对齐时，需考虑如何组合多个奖励模型。
- 使用Bradley-Terry偏好模型的概率解释确定了一种自然的转换选择。
- 该转换强调改进表现较差的输出，减轻欠拟合和奖励欺骗问题。
- 通过求和与逻辑合取链接，实现奖励的有原则聚合。
- 转换后的奖励总和对应于输出在所有测量属性中是“好”的概率。
- 使用RLHF对语言模型进行调整实验，与基准方法相比显著改进。
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