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

提出差分隐私语言模型对齐算法，提升隐私保护下的对齐效果

🎯 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 直接偏好优化 强化学习 隐私保护 DP-AdamW 梯度裁剪

📋 核心要点

  1. 现有语言模型对齐方法在利用用户数据时，面临严重的隐私泄露风险，限制了其应用。
  2. 论文提出新的差分隐私对齐算法，旨在保证隐私的同时，提升对齐效果，兼顾计算效率。
  3. 实验表明，新算法在DPO框架下，使用DP-AdamW优化器，在中等隐私预算下，对齐质量提升高达15%。

📝 摘要（中文）

语言模型对齐对于确保大型语言模型（LLM）与人类偏好一致至关重要，但它通常涉及敏感的用户数据，从而引发了严重的隐私问题。虽然先前的工作已经将差分隐私（DP）与对齐技术相结合，但它们的性能仍然有限。在本文中，我们提出了用于隐私保护对齐的新算法，并严格分析了它们在不同隐私预算和模型上的有效性。我们的框架可以部署在两种著名的对齐技术上，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，我们证明了我们的方法实现了最先进的性能。值得注意的是，我们的算法之一，DP-AdamW，与DPO相结合，超越了现有方法，在中等隐私预算（ε=2-5）下，将对齐质量提高了高达15%。我们进一步研究了隐私保证、对齐效果和计算需求之间的相互作用，为优化这些权衡提供了实用的指导。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在语言模型对齐过程中，如何保护用户隐私的问题。现有方法在将差分隐私（DP）应用于对齐技术时，往往面临性能下降的挑战，即在保证隐私的同时，模型对齐的效果不佳。因此，如何在隐私保护和模型性能之间取得平衡是本研究要解决的核心问题。

核心思路：论文的核心思路是在现有的对齐算法（如DPO和RLHF）中，引入新的差分隐私机制，以在训练过程中保护用户数据的隐私。通过改进优化算法，例如设计DP-AdamW，来减少隐私噪声对模型性能的影响，从而在保证隐私的同时，尽可能地保持甚至提升模型的对齐效果。

技术框架：该框架主要包含以下几个阶段：1) 数据收集：收集用于对齐的偏好数据（例如，人类对不同模型输出的偏好排序）。2) 隐私机制集成：将差分隐私机制（例如，梯度裁剪和噪声添加）集成到现有的对齐算法（DPO或RLHF）中。3) 模型训练：使用带有隐私保护的对齐算法训练语言模型。4) 评估：评估模型在对齐效果和隐私保护方面的性能。

关键创新：论文的关键创新在于提出了新的差分隐私优化算法，例如DP-AdamW，该算法在传统的AdamW优化器的基础上，加入了差分隐私保护机制，能够在保证隐私的同时，尽可能地减少噪声对模型性能的影响。此外，该论文还系统地研究了隐私预算、对齐效果和计算需求之间的权衡关系，为实际应用提供了指导。

关键设计：关键设计包括：1) 梯度裁剪：对每个样本的梯度进行裁剪，以限制其对整体梯度的影响，从而降低隐私泄露的风险。2) 噪声添加：向梯度中添加高斯噪声，以进一步模糊用户数据的信息。3) DP-AdamW优化器：对AdamW优化器进行改进，使其能够更好地适应差分隐私训练，例如，通过调整学习率和动量参数来减少噪声的影响。4) 隐私预算选择：根据实际应用的需求，选择合适的隐私预算（ε），以在隐私保护和模型性能之间取得平衡。

📊 实验亮点

实验结果表明，提出的DP-AdamW算法与DPO结合，在适中的隐私预算（ε=2-5）下，相比现有方法，对齐质量提升高达15%。该研究还深入分析了隐私预算、对齐效果和计算成本之间的权衡关系，为实际应用提供了有价值的指导。这些结果表明，该方法在隐私保护和模型性能之间取得了显著的平衡。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要保护用户隐私的语言模型对齐场景，例如：个性化推荐系统、智能客服、医疗诊断等。通过使用差分隐私技术，可以在保证用户数据安全的前提下，提升语言模型的对齐效果，从而提供更优质、更安全的AI服务。未来，该技术有望促进负责任的AI发展，增强用户对AI系统的信任。

📄 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.