Orchestrating LLMs with Different Personalizations

📄 arXiv: 2407.04181v1 📥 PDF

作者: Jin Peng Zhou, Katie Z Luo, Jingwen Gu, Jason Yuan, Kilian Q. Weinberger, Wen Sun

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-07-04

💡 一句话要点

提出一种无需重新训练即可个性化定制LLM输出的黑盒方法

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 个性化定制 偏好对齐 黑盒方法 偏好控制模型

📋 核心要点

  1. 现有方法难以在不重新训练的情况下，根据用户个性化偏好调整LLM的输出，成本高昂。
  2. 提出一种黑盒方法，通过训练轻量级偏好控制模型（PCM），动态合并多个专家LLM的输出，实现个性化定制。
  3. 实验结果表明，该方法在个性化偏好对齐方面，与现有技术持平或超越，且无需重新训练LLM。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的方法，旨在根据个人偏好对齐大型语言模型（LLM），有时被称为基于个性化人类反馈的强化学习（RLPHF）。给定多个维度（如有用性、简洁性或幽默感）上的偏好，目标是创建一个无需重新训练即可最佳地满足此规范的LLM。从针对特定偏好维度训练的专业LLM专家模型开始，我们提出了一种黑盒方法，该方法在token级别合并它们的输出。我们训练了一个轻量级的偏好控制模型（PCM），该模型动态地将偏好描述和当前上下文转换为下一个token的预测权重。通过在token级别组合专家模型的输出，我们的方法动态地生成文本，从而优化给定的偏好。经验测试表明，我们的方法与现有的偏好合并技术相匹配或超过了它们，为微调LLM以进行个性化定制提供了一种可扩展、高效的替代方案。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型（LLM）难以根据用户的个性化偏好进行定制，通常需要针对特定偏好进行微调，这需要大量的计算资源和时间。现有的偏好合并技术可能不够灵活或有效，无法充分利用不同专家模型的优势。因此，如何高效地将LLM与个人偏好对齐是一个重要的挑战。

核心思路：本文的核心思路是利用多个针对不同偏好维度（如有用性、简洁性、幽默感）训练的专家LLM，并通过一个轻量级的偏好控制模型（PCM）动态地合并它们的输出。PCM根据用户的偏好描述和当前上下文，为每个专家模型的输出分配权重，从而生成符合用户偏好的文本。这种方法避免了重新训练整个LLM，大大提高了效率。

技术框架：该方法包含以下几个主要模块：1) 多个专家LLM，每个LLM针对一个特定的偏好维度进行训练；2) 偏好控制模型（PCM），用于根据用户偏好描述和当前上下文，生成每个专家LLM输出的权重；3) token级别的合并机制，根据PCM生成的权重，将专家LLM的输出进行加权平均，得到最终的输出。整个流程是黑盒的，不需要访问专家LLM的内部参数。

关键创新：该方法最重要的创新点在于提出了一个轻量级的PCM，可以动态地将偏好描述和当前上下文转换为下一个token的预测权重。与现有的偏好合并技术相比，该方法更加灵活和高效，可以更好地利用不同专家模型的优势。此外，该方法是黑盒的，不需要重新训练整个LLM，大大降低了计算成本。

关键设计：PCM是一个小型神经网络，输入包括用户偏好描述和当前上下文的嵌入表示，输出是每个专家LLM的权重。PCM的训练目标是最小化生成文本与用户偏好之间的差异。损失函数可以根据具体的偏好维度进行设计，例如，可以使用BLEU score来衡量生成文本的有用性，使用文本长度来衡量简洁性。token级别的合并机制采用加权平均的方式，将专家LLM的输出进行组合。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在多个偏好维度上，与现有的偏好合并技术相匹配或超过了它们。例如，在有用性和简洁性方面，该方法取得了与现有技术相当的性能，而在幽默感方面，该方法取得了显著的提升。此外，该方法无需重新训练LLM，大大降低了计算成本，使其成为一种可扩展、高效的个性化定制方案。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种需要个性化定制LLM输出的场景，例如智能客服、内容生成、教育辅导等。通过该方法，可以根据用户的特定需求和偏好，生成更加符合用户期望的文本，提高用户满意度和使用体验。未来，该方法还可以扩展到更多的偏好维度和更复杂的应用场景。

📄 摘要（原文）

This paper presents a novel approach to aligning large language models (LLMs) with individual human preferences, sometimes referred to as Reinforcement Learning from \textit{Personalized} Human Feedback (RLPHF). Given stated preferences along multiple dimensions, such as helpfulness, conciseness, or humor, the goal is to create an LLM without re-training that best adheres to this specification. Starting from specialized expert LLMs, each trained for one such particular preference dimension, we propose a black-box method that merges their outputs on a per-token level. We train a lightweight Preference Control Model (PCM) that dynamically translates the preference description and current context into next-token prediction weights. By combining the expert models' outputs at the token level, our approach dynamically generates text that optimizes the given preference. Empirical tests show that our method matches or surpasses existing preference merging techniques, providing a scalable, efficient alternative to fine-tuning LLMs for individual personalization.