PERL: Parameter Efficient Reinforcement Learning from Human Feedback [27.7] RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)は、大規模言語モデルと人間の好みを結びつける強力な手法であることが証明されている。 本稿では,Huらによって導入されたLoRA(Lo-Rank Adaptation)のパラメータ効率向上手法を用いて,基礎となるモデルを学習するRLHFについて検討する。 PERLは従来のRLHF設定と同等に動作し、高速かつ少ないメモリでトレーニングを行う。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Mar 2024 21:43:46 GMT)
LoRA(Lo-Rank Adaptation)＋Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)、「Through extensive experiments on various datasets, we have shown that this method achieves comparable results to conventional RLHF, for which all the model parameters are tuned, while reducing memory usage by approx 50%, and speeding up the training by up to 90% for the Reward Model training, and more modest memory savings of 20%, and speed-up of 10% in the RL loop.」とのことで効果的のよう。広範な実験がされており非常に参考になる。