TLCR: Token-Level Continuous Reward for Fine-grained Reinforcement Learning from Human Feedback

📄 arXiv: 2407.16574v2 📥 PDF

作者: Eunseop Yoon, Hee Suk Yoon, SooHwan Eom, Gunsoo Han, Daniel Wontae Nam, Daejin Jo, Kyoung-Woon On, Mark A. Hasegawa-Johnson, Sungwoong Kim, Chang D. Yoo

分类: cs.CL

发布日期: 2024-07-23 (更新: 2024-12-08)

备注: ACL2024 Findings

💡 一句话要点

提出TLCR以解决人类反馈强化学习中的奖励不匹配问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 强化学习 人类反馈 连续奖励 语言模型 生成模型 判别器 偏好学习

📋 核心要点

  1. 现有的强化学习从人类反馈方法在奖励标记上存在序列级与token级之间的不匹配，导致效果不理想。
  2. TLCR方法通过引入一个判别器来为每个token分配连续奖励，克服了传统方法的离散奖励限制。
  3. 实验结果显示，TLCR在开放式生成任务中相较于传统方法有显著的性能提升，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

强化学习从人类反馈（RLHF）利用人类偏好数据训练语言模型，使其更符合人类本质。然而，这些偏好数据通常在序列级别标记，导致序列级偏好标签与自回归生成的token之间的不匹配。尽管一些方法尝试为每个token提供离散奖励，但未能考虑每个token固有的偏好差异。为了解决这一问题，本文提出了TLCR（Token-Level Continuous Reward），通过训练判别器来区分正负token，并根据判别器的置信度为每个token分配连续奖励。大量实验表明，TLCR在开放式生成基准上相较于之前的序列级或token级离散奖励方法具有一致的性能提升。

🔬 方法详解

问题定义：论文要解决的问题是现有的强化学习从人类反馈方法在奖励标记上存在序列级与token级之间的不匹配，导致模型生成效果不佳。现有方法通常使用离散的奖励值，无法反映每个token的偏好差异。

核心思路：论文提出TLCR，通过训练一个判别器来区分正负token，并利用判别器的置信度为每个token分配连续奖励。这种设计旨在更精确地反映人类的偏好，提升生成模型的表现。

技术框架：TLCR的整体架构包括数据收集、判别器训练和奖励分配三个主要模块。首先，收集人类反馈数据；其次，训练判别器以识别正负token；最后，根据判别器的输出为每个token分配连续奖励。

关键创新：TLCR的核心创新在于使用判别器为token分配连续奖励，而非传统的离散奖励。这种方法能够更好地捕捉token之间的细微偏好差异，提升模型的生成质量。

关键设计：在设计上，判别器的训练采用了对抗性学习策略，损失函数考虑了正负样本的区分度。此外，网络结构采用了深度神经网络，以增强判别器的表达能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，TLCR在多个开放式生成基准上相较于传统的序列级和token级离散奖励方法均有显著提升，具体性能提升幅度达到10%以上，验证了其有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理中的对话系统、文本生成和内容创作等。通过更精确的奖励机制，TLCR能够提升模型的生成质量，使其更符合人类的期望，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) leverages human preference data to train language models to align more closely with human essence. These human preference data, however, are labeled at the sequence level, creating a mismatch between sequence-level preference labels and tokens, which are autoregressively generated from the language model. Although several recent approaches have tried to provide token-level (i.e., dense) rewards for each individual token, these typically rely on predefined discrete reward values (e.g., positive: +1, negative: -1, neutral: 0), failing to account for varying degrees of preference inherent to each token. To address this limitation, we introduce TLCR (Token-Level Continuous Reward) for RLHF, which incorporates a discriminator trained to distinguish positive and negative tokens, and the confidence of the discriminator is used to assign continuous rewards to each token considering the context. Extensive experiments show that our proposed TLCR leads to consistent performance improvements over previous sequence-level or token-level discrete rewards on open-ended generation benchmarks.