Improved Algorithms for Differentially Private Language Model Alignment

📄 arXiv: 2505.08849v1 📥 PDF

作者: Keyu Chen, Hao Tang, Qinglin Liu, Yizhao Xu

分类: cs.CR, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-05-13

💡 一句话要点

提出隐私保护的语言模型对齐算法以解决用户数据隐私问题

🎯 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: 差分隐私 语言模型 对齐技术 用户隐私 机器学习 强化学习 优化算法

📋 核心要点

  1. 现有的对齐方法在保护用户隐私方面存在不足，导致隐私风险较高。
  2. 本文提出的新算法通过差分隐私技术实现隐私保护的对齐，能够有效提升对齐质量。
  3. 实验结果表明，DP-AdamW算法在中等隐私预算下，提升对齐质量达15%，表现优于现有方法。

📝 摘要（中文）

语言模型对齐对于确保大型语言模型与人类偏好一致至关重要，但通常涉及敏感用户数据，带来显著的隐私问题。尽管之前的研究已将差分隐私与对齐技术结合，但其性能仍有限。本文提出了新颖的隐私保护对齐算法，并严格分析其在不同隐私预算和模型下的有效性。我们的框架可应用于两种著名的对齐技术，即直接偏好优化（DPO）和基于人类反馈的强化学习（RLHF）。通过对大规模语言模型的系统实验，我们证明了该方法达到了最先进的性能。值得注意的是，我们的算法DP-AdamW与DPO结合，在中等隐私预算（ε=2-5）下，超越了现有方法，提升了对齐质量达15%。我们进一步探讨了隐私保障、对齐效果与计算需求之间的相互关系，为优化这些权衡提供了实用指导。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型对齐过程中用户数据隐私保护不足的问题。现有方法在隐私保障与对齐效果之间存在权衡，导致隐私风险较高。

核心思路：论文提出的新算法通过引入差分隐私机制，确保在进行模型对齐时，用户数据的隐私得到有效保护，同时提升对齐效果。

技术框架：整体框架包括两个主要模块：一是直接偏好优化（DPO），二是基于人类反馈的强化学习（RLHF）。在这两个模块中，算法通过差分隐私技术进行优化，确保隐私保护。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了DP-AdamW算法，该算法在结合DPO时，显著提升了对齐质量，尤其是在中等隐私预算下，表现优于现有方法。

关键设计：算法设计中，隐私预算（ε）设置为2-5，采用特定的损失函数和优化策略，以确保在保证隐私的同时，最大化对齐效果。

📊 实验亮点

实验结果显示，DP-AdamW算法在中等隐私预算（ε=2-5）下，提升了对齐质量达15%，超越了现有的对齐方法，展示了其在隐私保护与性能提升之间的有效平衡。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交媒体、在线客服和个性化推荐系统等，能够在保护用户隐私的前提下，提升系统的智能化水平和用户体验。未来，该技术有望在更多涉及用户数据的场景中得到广泛应用，推动隐私保护与人工智能的结合。

📄 摘要（原文）

Language model alignment is crucial for ensuring that large language models (LLMs) align with human preferences, yet it often involves sensitive user data, raising significant privacy concerns. While prior work has integrated differential privacy (DP) with alignment techniques, their performance remains limited. In this paper, we propose novel algorithms for privacy-preserving alignment and rigorously analyze their effectiveness across varying privacy budgets and models. Our framework can be deployed on two celebrated alignment techniques, namely direct preference optimization (DPO) and reinforcement learning from human feedback (RLHF). Through systematic experiments on large-scale language models, we demonstrate that our approach achieves state-of-the-art performance. Notably, one of our algorithms, DP-AdamW, combined with DPO, surpasses existing methods, improving alignment quality by up to 15% under moderate privacy budgets (ε=2-5). We further investigate the interplay between privacy guarantees, alignment efficacy, and computational demands, providing practical guidelines for optimizing these trade-offs.