MiCRo: Mixture Modeling and Context-aware Routing for Personalized Preference Learning

📄 arXiv: 2505.24846v2 📥 PDF

作者: Jingyan Shen, Jiarui Yao, Rui Yang, Yifan Sun, Feng Luo, Rui Pan, Tong Zhang, Han Zhao

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-05-30 (更新: 2025-09-22)

💡 一句话要点

提出MiCRo框架以解决个性化偏好学习中的多样性问题

🎯 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: 个性化推荐 偏好学习 混合建模 上下文感知 在线路由 人类反馈

📋 核心要点

  1. 现有的奖励建模方法过于简化，无法有效捕捉人类偏好的多样性，限制了个性化和多元对齐的能力。
  2. 本文提出的MiCRo框架通过上下文感知混合建模和在线路由策略，利用大规模数据集进行个性化偏好学习，避免了细粒度注释的需求。
  3. 实验结果显示，MiCRo在多个偏好数据集上显著提升了个性化效果，成功捕捉了人类偏好的多样性。

📝 摘要（中文）

奖励建模是应用人类反馈强化学习（RLHF）对齐大型语言模型（LLMs）的关键步骤。然而，基于Bradley-Terry（BT）模型的奖励建模假设了一个全局奖励函数，未能捕捉人类偏好的多样性和异质性。为此，本文提出了MiCRo，一个两阶段框架，通过利用大规模二元偏好数据集来增强个性化偏好学习，避免了显式的细粒度注释。在第一阶段，MiCRo引入了上下文感知混合建模方法以捕捉多样的人类偏好；在第二阶段，MiCRo整合了一种在线路由策略，根据特定上下文动态调整混合权重，从而高效地解决模糊性，实现偏好的适应。实验结果表明，MiCRo有效捕捉了多样的人类偏好，并显著提升了下游个性化效果。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有奖励建模方法无法有效捕捉人类偏好的多样性和异质性的问题。现有的BT模型假设全局奖励函数，导致无法适应个性化需求。

核心思路：MiCRo框架的核心思路是通过上下文感知的混合建模来捕捉多样的人类偏好，并结合在线路由策略动态调整混合权重，以提高偏好适应的效率和准确性。

技术框架：MiCRo框架分为两个主要阶段：第一阶段是上下文感知混合建模，第二阶段是在线路由策略的集成。第一阶段通过分析大规模二元偏好数据集，识别不同的偏好子群体；第二阶段则根据具体上下文动态调整模型参数。

关键创新：MiCRo的关键创新在于其上下文感知混合建模和在线路由策略的结合，使得模型能够在没有细粒度注释的情况下，灵活适应多样的人类偏好。这一设计与传统方法的本质区别在于其动态性和适应性。

关键设计：在模型设计中，MiCRo采用了混合模型的参数设置，损失函数设计考虑了多样性和准确性，同时网络结构上引入了上下文信息，以增强模型的适应能力。具体的参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。

📊 实验亮点

在多个偏好数据集上的实验结果表明，MiCRo显著提升了个性化效果，具体性能提升幅度达到XX%（具体数据待补充），相较于基线方法表现出更强的适应性和准确性，成功捕捉了人类偏好的多样性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括个性化推荐系统、智能助手和用户体验优化等。通过有效捕捉用户的多样化偏好，MiCRo能够为用户提供更加个性化的服务，提升用户满意度和参与度。未来，该框架有望在更广泛的应用场景中发挥重要作用，推动个性化技术的发展。

📄 摘要（原文）

Reward modeling is a key step in building safe foundation models when applying reinforcement learning from human feedback (RLHF) to align Large Language Models (LLMs). However, reward modeling based on the Bradley-Terry (BT) model assumes a global reward function, failing to capture the inherently diverse and heterogeneous human preferences. Hence, such oversimplification limits LLMs from supporting personalization and pluralistic alignment. Theoretically, we show that when human preferences follow a mixture distribution of diverse subgroups, a single BT model has an irreducible error. While existing solutions, such as multi-objective learning with fine-grained annotations, help address this issue, they are costly and constrained by predefined attributes, failing to fully capture the richness of human values. In this work, we introduce MiCRo, a two-stage framework that enhances personalized preference learning by leveraging large-scale binary preference datasets without requiring explicit fine-grained annotations. In the first stage, MiCRo introduces context-aware mixture modeling approach to capture diverse human preferences. In the second stage, MiCRo integrates an online routing strategy that dynamically adapts mixture weights based on specific context to resolve ambiguity, allowing for efficient and scalable preference adaptation with minimal additional supervision. Experiments on multiple preference datasets demonstrate that MiCRo effectively captures diverse human preferences and significantly improves downstream personalization.