HPS: Hard Preference Sampling for Human Preference Alignment

📄 arXiv: 2502.14400v4 📥 PDF

作者: Xiandong Zou, Wanyu Lin, Yuchen Li, Pan Zhou

分类: cs.AI

发布日期: 2025-02-20 (更新: 2025-07-24)

💡 一句话要点

提出Hard Preference Sampling (HPS)框架，用于提升LLM人类偏好对齐的鲁棒性和效率。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 人类偏好对齐 大型语言模型 强化学习 有害内容检测 蒙特卡洛抽样

📋 核心要点

  1. 现有基于PL和BT模型的偏好对齐方法在处理有害内容和计算效率方面存在不足。
  2. HPS框架通过优先选择最优响应并拒绝所有不优选和有害响应，提升模型拒绝能力。
  3. 实验表明，HPS在保持性能的同时，显著提高了奖励边际，减少了有害内容生成。

📝 摘要（中文）

为了构建安全且可控的AI系统，将大型语言模型(LLM)的响应与人类偏好对齐至关重要。虽然基于Plackett-Luce (PL)和Bradley-Terry (BT)模型的偏好优化方法已经显示出潜力，但它们面临着处理有害内容能力不足、对不优选响应的利用效率低下，以及PL模型计算成本高等挑战。为了解决这些问题，我们提出了Hard Preference Sampling (HPS)，这是一个用于鲁棒和高效的人类偏好对齐的新框架。HPS引入了一种训练损失，该损失优先考虑最偏好的响应，同时拒绝所有不优选和有害的响应。它强调“hard”的不优选响应——那些与偏好响应非常相似的响应——以增强模型的拒绝能力。通过利用单样本蒙特卡洛抽样策略，HPS在保持对齐质量的同时降低了计算开销。理论上，HPS提高了相对于现有PL方法的样本效率，并最大化了偏好响应和不优选响应之间的奖励边际，从而确保了更清晰的区分。在HH-RLHF和PKU-Safety数据集上的实验验证了HPS的有效性，在实现可比的BLEU和奖励分数的同时，大大提高了奖励边际，从而减少了有害内容的生成。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于Plackett-Luce (PL)和Bradley-Terry (BT)模型的偏好优化方法，在将大型语言模型与人类偏好对齐时，存在以下痛点：1) 处理有害内容的能力不足；2) 对不优选响应的利用效率低下；3) PL模型计算成本高昂。这些问题限制了LLM在安全和可控AI系统中的应用。

核心思路：HPS的核心思路是通过“hard”负样本挖掘和单样本蒙特卡洛抽样，更有效地学习人类偏好。具体来说，HPS侧重于那些与偏好响应相似但不被人类接受的“hard”负样本，从而增强模型区分细微差异的能力。同时，采用单样本蒙特卡洛抽样降低计算复杂度。

技术框架：HPS框架主要包含以下几个步骤：1) 数据收集：收集包含人类对不同LLM响应偏好的数据集；2) 负样本选择：从不优选的响应中，选择与优选响应相似的“hard”负样本；3) 损失函数设计：设计损失函数，使得模型能够最大化优选响应的奖励，同时最小化不优选响应（特别是“hard”负样本）的奖励；4) 模型训练：使用设计的损失函数训练LLM，使其更好地对齐人类偏好。

关键创新：HPS的关键创新在于：1) 引入了“hard preference sampling”的概念，更加关注那些与正样本难以区分的负样本，从而提升模型的判别能力；2) 采用单样本蒙特卡洛抽样策略，降低了计算复杂度，提高了训练效率；3) 从理论上证明了HPS相对于现有PL方法的样本效率更高，并且能够最大化偏好响应和不优选响应之间的奖励边际。

关键设计：HPS的关键设计包括：1) 损失函数：设计了一种新的损失函数，该函数不仅考虑了优选响应和不优选响应之间的差异，还特别强调了“hard”负样本的作用；2) 负样本选择策略：设计了一种选择“hard”负样本的策略，例如，可以选择与优选响应在语义空间中距离较近的负样本；3) 单样本蒙特卡洛抽样：使用单样本蒙特卡洛方法来估计损失函数的梯度，从而降低计算复杂度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，HPS在HH-RLHF和PKU-Safety数据集上取得了显著的性能提升。在保持与现有方法（如PL模型）相当的BLEU和奖励分数的同时，HPS显著提高了奖励边际，从而有效地减少了有害内容的生成。例如，在PKU-Safety数据集上，HPS在奖励边际方面取得了显著提升，表明其在安全对齐方面具有优势。

🎯 应用场景

HPS框架可应用于各种需要将LLM与人类偏好对齐的场景，例如：安全对话系统、内容生成、代码生成等。通过提升模型对有害内容的识别和拒绝能力，HPS有助于构建更安全、更可靠的AI系统。此外，HPS的计算效率优势使其更易于部署到实际应用中，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Aligning Large Language Model (LLM) responses with human preferences is vital for building safe and controllable AI systems. While preference optimization methods based on Plackett-Luce (PL) and Bradley-Terry (BT) models have shown promise, they face challenges such as poor handling of harmful content, inefficient use of dispreferred responses, and, specifically for PL, high computational costs. To address these issues, we propose Hard Preference Sampling (HPS), a novel framework for robust and efficient human preference alignment. HPS introduces a training loss that prioritizes the most preferred response while rejecting all dispreferred and harmful ones. It emphasizes "hard" dispreferred responses -- those closely resembling preferred ones -- to enhance the model's rejection capabilities. By leveraging a single-sample Monte Carlo sampling strategy, HPS reduces computational overhead while maintaining alignment quality. Theoretically, HPS improves sample efficiency over existing PL methods and maximizes the reward margin between preferred and dispreferred responses, ensuring clearer distinctions. Experiments on HH-RLHF and PKU-Safety datasets validate HPS's effectiveness, achieving comparable BLEU and reward scores while greatly improving reward margins and thus reducing harmful content generation.