Inducing Robustness in a 2 Dimensional Direct Preference Optimization Paradigm

📄 arXiv: 2505.01706v1 📥 PDF

作者: Sarvesh Shashidhar, Ritik, Nachiketa Patil, Suraj Racha, Ganesh Ramakrishnan

分类: cs.AI, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-05-03

备注: Updated abstract, algorithm and experimental results

💡 一句话要点

提出一种对分段噪声鲁棒的二维直接偏好优化方法，提升LLM对齐的稳定性。

🎯 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: 直接偏好优化 大型语言模型 人类偏好对齐 二维评分 噪声鲁棒性

📋 核心要点

  1. 传统DPO方法对响应片段区别对待不足，无法有效处理人类偏好中存在的细微差异。
  2. 论文提出2D-DPO框架，通过二维评分机制，更精细地捕捉人类对响应片段的偏好。
  3. 研究发现2D-DPO对标签噪声敏感，因此提出一种增强算法鲁棒性的噪声处理方法。

📝 摘要（中文）

直接偏好优化(DPO)已成为一种强大的方法，用于将大型语言模型(LLM)与人类偏好对齐，它提供了一种稳定且高效的替代方案，以取代通过人类反馈进行强化学习的方法。在这项工作中，我们使用开源偏好数据集研究了DPO的性能。DPO的主要缺点之一是它不能诱导细粒度的评分，并且以相同的倾向对待响应的所有片段。然而，这在实践中对于人类偏好来说并非如此，因为即使是“好的”响应也具有注释者可能不喜欢的片段。为了解决这个问题，提出了一种用于DPO对齐的二维评分方法，称为2D-DPO。我们通过比较它们的胜率来探索2D-DPO对齐范式及其优于标准DPO的优势。观察到这些方法即使有效，对标签/分数噪声也不鲁棒。为了解决这个问题，我们提出了一种将分段级别分数噪声鲁棒性纳入2D-DPO算法的方法。除了理论支持外，我们还提供了支持该算法的经验验证，并介绍了可能存在的其他噪声模型。

🔬 方法详解

问题定义：现有直接偏好优化（DPO）方法在对齐大型语言模型（LLM）与人类偏好时，无法对响应中的不同片段进行区分评分，即假设响应的所有部分对偏好的贡献相同。然而，实际情况是，即使是高质量的回复也可能包含不受欢迎的片段。此外，DPO对标签或评分噪声较为敏感，影响对齐效果。

核心思路：论文的核心思路是引入二维评分机制，即2D-DPO，对响应的每个片段进行更细粒度的偏好评估。同时，针对2D-DPO对噪声敏感的问题，提出一种增强算法鲁棒性的方法，使其在存在标签或评分噪声的情况下也能有效工作。

技术框架：该研究主要在DPO框架下进行，并引入了2D-DPO的概念。具体流程包括：1) 使用开源偏好数据集；2) 采用2D-DPO对LLM进行对齐，其中2D-DPO会对响应的每个片段进行评分；3) 针对2D-DPO的噪声敏感性，提出并实现一种噪声鲁棒性增强方法；4) 通过实验验证所提出方法的有效性，并与其他噪声模型进行对比。

关键创新：主要的创新点在于：1) 提出了2D-DPO框架，通过对响应片段进行二维评分，更精细地捕捉人类偏好；2) 针对2D-DPO对噪声敏感的问题，提出了一种增强算法鲁棒性的方法，提高了其在实际应用中的可靠性。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 2D-DPO的具体评分机制，如何对响应片段进行评分，以及如何将这些评分融入到DPO的优化目标中；2) 噪声鲁棒性增强方法的具体实现，包括如何识别和处理噪声数据，以及如何调整损失函数以降低噪声的影响；3) 实验中使用的具体数据集、评估指标和对比基线。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验验证了所提出的噪声鲁棒性增强方法在2D-DPO框架下的有效性。实验结果表明，该方法能够显著提高模型在存在标签或评分噪声情况下的对齐性能，并优于传统的DPO方法。具体的性能提升数据和对比基线需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要将大型语言模型与人类偏好对齐的场景，例如对话系统、文本生成、代码生成等。通过提高对齐的准确性和鲁棒性，可以使LLM更好地满足用户的需求，提升用户体验，并减少模型产生有害或不当内容的风险。此外，该方法在教育、医疗等领域也有潜在的应用价值。

📄 摘要（原文）

Direct Preference Optimisation (DPO) has emerged as a powerful method for aligning Large Language Models (LLMs) with human preferences, offering a stable and efficient alternative to approaches that use Reinforcement learning via Human Feedback. In this work, we investigate the performance of DPO using open-source preference datasets. One of the major drawbacks of DPO is that it doesn't induce granular scoring and treats all the segments of the responses with equal propensity. However, this is not practically true for human preferences since even "good" responses have segments that may not be preferred by the annotator. To resolve this, a 2-dimensional scoring for DPO alignment called 2D-DPO was proposed. We explore the 2D-DPO alignment paradigm and the advantages it provides over the standard DPO by comparing their win rates. It is observed that these methods, even though effective, are not robust to label/score noise. To counter this, we propose an approach of incorporating segment-level score noise robustness to the 2D-DPO algorithm. Along with theoretical backing, we also provide empirical verification in favour of the algorithm and introduce other noise models that can be present.