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English(EN) Turning Off-Policy Tokens On-Policy: A Plug-in Approach for Improving LLM Alignment

新的选择性重要性采样方法改进了 LLM 对齐

作者 PulseAugur 编辑部 · [3 个来源] ·

研究人员推出了一种名为选择性重要性采样 (SIS) 的新型即插即用方法，旨在改进大型语言模型 (LLM) 在强化学习后训练期间的对齐。该方法通过将接受的令牌视为同策略来解决离策略训练数据的问题，从而简化了重要性校正过程。SIS 在理论上被证明可以减小梯度估计器差距，并且计算开销极小，使其能够与各种 RL 后训练算法兼容。实验表明，SIS 在不同 LLM 架构和基准测试中始终能改进目标并增强鲁棒性。 AI

影响 这项新的采样技术可能带来更强大、对齐效果更好的 LLM，从而可能提高需要复杂推理和决策的任务的性能。

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报道来源 [3]

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  2. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Zhen Chen ·

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    Reinforcement learning (RL) post-training for large language models (LLMs) follows a efficient paradigm of "rollout then update", which inevitably results in off-policy training data. To resolve this, Importance sampling (IS) is proposed, while the token-level ratios compound ove…

  3. Hugging Face Daily Papers TIER_1 English(EN) ·

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