Kahneman-Tversky Optimization

Авторы метода подсмотрели идею Loss Aversion в экономической теории Канемана и Тверски.

Основная идея для метода: люди склонны переоценивать низкие вероятности возникновения альтернатив и недооценивать высокие. Кроме того, приобретенная ценность в результате действий оказывается менее значительной, чем потеря такой же ценности, и даже при малом риске потерь люди склонны отказываться от него.

Авторы вводят Human-Aware Loss, который моделирует такое восприятие. Здесь уже не нужны пары ответов модели: достаточно иметь бинарную оценку, которая показывает «хороший» он или «плохой». Лосс сначала оценивает относительную награду, используя референсную политику — вероятность получить тот же ответ, используя модель до начала дообучения. После этого относительная награда максимизируется с учетом KL-дивергенции и заданного желаемого промежута между хорошими и плохими ответами.

Плюсы метода:

• Очень простой сбор датасета. Достаточно просить пользователя после ответа поставить лайк или дизлайк. А уже существующие парные датасеты увеличиваются в 2 раза автоматически.

• Более устойчивый метод, чем DPO и PPO.

• Не использует прямую генерацию референсной модели, сильно повышая эффективность по памяти и скорости работы.

• На достаточно больших моделях 13B+ не требует SFT.

Минусы метода:

• Не показано качество работы на больших моделях 30B+.

• Нужно уделять больше внимания датасету при переработке его из других форматов. Проблема может крыться в транзитивности A>B>C. В датасете DPO будет A>B, B>C. В датасете KTO окажется, что A — хороший пример, C — плохой, а B один раз хороший, а другой плохой, и мы будем пытаться по-разному отметить один и тот же пример.