概要 - チェックリストは、言語モデルの一致を促進するための報酬モデルよりも優れている

タイトル
チェックリストは、言語モデルの一致を促進するための報酬モデルよりも優れている

時間
2025-07-24 17:58:00

著者
{"Vijay Viswanathan","Yanchao Sun","Shuang Ma","Xiang Kong","Meng Cao","Graham Neubig","Tongshuang Wu"}

カテゴリ
{cs.CL}

リンク
http://arxiv.org/abs/2507.18624v1

PDF リンク
http://arxiv.org/pdf/2507.18624v1

概要

この論文は、「チェックリストフィードバックからの強化学習」（RLCF）を、言語モデルにおける指示 following を向上させるための新しいアプローチとして提案しています。従来の「有用性」や「有害性」などの固定された報酬基準を使用するのではなく、RLCFは指示から動的なチェックリストを抽出し、各チェックリスト項目をどれだけ満たしているかの基準で応答を評価します。このアプローチは、報酬モデルや質問されたAI判事などの既存の方法よりも効果的であることが示されています。 主要ポイント： - 言語モデルは実際の使用においてユーザーの指示に従えるよう訓練する必要があります。 - 強化学習はこれを促進するためによく使用されますが、指示 following などの曖昧または「検証不可能」なタスクに対してまだ挑戦的なままです。 - RLCFは指示から動的なチェックリストを抽出し、各チェックリスト項目をどれだけ満たしているかの基準で応答を評価します。 - この論文では、130,000の指示と対応するチェックリストを含むデータセット「WildChecklists」を提案しています。 - RLCFは指示微調整、報酬モデル、質問されたAI判事などのベースラインと複数の基準で比較されています。 - RLCFはベースラインを一貫して上回り、さまざまな指示 following ベンチマークにおける性能を向上させました。 - RLCFは他の代替案よりも強い学習シグナルを提供し、人間の好みの判断と良好に関連しています。 - この論文は、RLCFが多様な言語や領域に適用できることを示しています。 全体として、RLCFは言語モデルにおける指示 following を向上させるための有望なアプローチです。既存の方法に比べて多くの利点を提供し、さらなる研究と開発の可能性を持っています。


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