Information-Theoretic Reward Decomposition for Generalizable RLHF
作者: Liyuan Mao, Haoran Xu, Amy Zhang, Weinan Zhang, Chenjia Bai
分类: cs.AI, cs.CL, cs.LG
发布日期: 2025-04-08 (更新: 2025-10-24)
备注: Work done during internships at Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom
💡 一句话要点
提出基于信息论的奖励分解方法，提升RLHF中奖励模型的泛化能力
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: RLHF 奖励模型 泛化能力 信息论 奖励分解 自然语言生成 强化学习
📋 核心要点
- 现有奖励模型忽略了prompt对response的影响，导致在未见过的prompt-response对上泛化能力差。
- 将奖励分解为prompt-free reward和prompt-related reward，分别表示response本身和prompt与response共同决定的奖励。
- 提出基于prompt-free reward值的数据样本优先级排序算法，实验表明能有效提升奖励模型的对齐性能和泛化能力。
📝 摘要（中文）
在基于人类反馈的强化学习(RLHF)中，一个可泛化的奖励模型至关重要，因为它能够正确评估未见过的prompt-response对。然而，现有的奖励模型缺乏这种能力，因为它们通常通过增加chosen和rejected responses之间的奖励差距来训练，而忽略了responses所基于的prompts。因此，当训练好的奖励模型在数据分布之外的prompt-response对上进行评估时，忽略prompts的影响可能导致奖励模型的泛化能力较差。为了解决这个问题，我们将奖励值分解为两个独立的组成部分：prompt-free reward和prompt-related reward。Prompt-free reward表示仅由responses决定的评估，而prompt-related reward反映了来自prompt和response两者的奖励。我们从信息论的角度提取这两个组成部分，这不需要额外的模型。随后，我们提出了一种新的奖励学习算法，该算法基于prompt-free reward值对数据样本进行优先级排序。通过toy examples，我们证明了提取的prompt-free和prompt-related rewards有效地表征了奖励模型的两个部分。此外，标准评估表明，我们的方法提高了奖励模型的对齐性能和泛化能力。
🔬 方法详解
问题定义：现有RLHF中的奖励模型训练时，主要关注chosen和rejected responses之间的奖励差异，忽略了prompt对response的影响。这导致模型在训练数据分布之外的prompt-response pair上表现不佳，泛化能力不足。现有方法的痛点在于无法有效区分response本身质量和prompt引导下的response质量。
核心思路：将奖励分解为两个独立的部分：prompt-free reward和prompt-related reward。Prompt-free reward代表仅由response决定的奖励，反映了response本身的质量；prompt-related reward代表由prompt和response共同决定的奖励，反映了prompt对response的影响。通过这种分解，模型可以更好地学习response本身的质量，从而提高泛化能力。
技术框架：该方法的核心在于奖励分解。首先，利用信息论方法提取prompt-free reward和prompt-related reward，无需额外的模型。然后，基于提取的prompt-free reward值，对训练数据进行优先级排序，优先训练那些prompt-free reward较高的样本。最后，使用排序后的数据训练奖励模型。整体流程包括数据收集、奖励分解、数据排序和模型训练四个阶段。
关键创新：最重要的创新点在于提出了基于信息论的奖励分解方法，将奖励分解为prompt-free和prompt-related两个部分。这种分解方式能够有效区分response本身的质量和prompt的影响，从而提高奖励模型的泛化能力。与现有方法相比，该方法不需要额外的模型，并且能够直接利用信息论原理进行奖励分解。
关键设计：信息论方法的具体实现细节未知，论文中可能涉及互信息、条件熵等概念的计算，以衡量prompt和response之间的相关性，从而提取prompt-free reward和prompt-related reward。数据排序的具体策略也未知，可能采用加权采样、重采样等方法，优先选择prompt-free reward较高的样本。损失函数的设计可能也需要考虑prompt-free reward和prompt-related reward的权重，以平衡两者对模型训练的影响。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该论文通过实验证明了所提出的奖励分解方法能够有效提高奖励模型的对齐性能和泛化能力。具体的性能数据和对比基线未知，但论文强调了在标准评估中取得了显著的提升。Toy examples也验证了提取的prompt-free和prompt-related rewards能够有效地表征奖励模型的不同部分。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要从人类反馈中学习的自然语言生成任务，例如对话系统、文本摘要、机器翻译等。通过提高奖励模型的泛化能力，可以使这些系统在面对未见过的prompt时，也能生成高质量的response，从而提升用户体验和系统性能。此外，该方法还可以应用于其他类型的强化学习任务，例如机器人控制等，只要任务涉及到prompt和response之间的关系。
📄 摘要（原文）
A generalizable reward model is crucial in Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) as it enables correctly evaluating unseen prompt-response pairs. However, existing reward models lack this ability, as they are typically trained by increasing the reward gap between chosen and rejected responses, while overlooking the prompts that the responses are conditioned on. Consequently, when the trained reward model is evaluated on prompt-response pairs that lie outside the data distribution, neglecting the effect of prompts may result in poor generalization of the reward model. To address this issue, we decompose the reward value into two independent components: prompt-free reward and prompt-related reward. Prompt-free reward represents the evaluation that is determined only by responses, while the prompt-related reward reflects the reward that derives from both the prompt and the response. We extract these two components from an information-theoretic perspective, which requires no extra models. Subsequently, we propose a new reward learning algorithm by prioritizing data samples based on their prompt-free reward values. Through toy examples, we demonstrate that the extracted prompt-free and prompt-related rewards effectively characterize two parts of the reward model. Further, standard evaluations show that our method improves both the alignment performance and the generalization capability of the reward model.