Reinforcement Learning from User Feedback

📄 arXiv: 2505.14946v1 📥 PDF

作者: Eric Han, Jun Chen, Karthik Abinav Sankararaman, Xiaoliang Peng, Tengyu Xu, Eryk Helenowski, Kaiyan Peng, Mrinal Kumar, Sinong Wang, Han Fang, Arya Talebzadeh

分类: cs.AI

发布日期: 2025-05-20

💡 一句话要点

提出RLUF框架，利用用户隐式反馈直接对齐LLM，提升用户满意度。

🎯 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: 强化学习 用户反馈 大型语言模型 奖励模型 策略优化

📋 核心要点

  1. 现有RLHF方法依赖专家标注，难以准确反映真实用户的偏好，存在偏差。
  2. RLUF框架利用用户隐式反馈（如点赞）作为奖励信号，直接对齐LLM与用户偏好。
  3. 实验表明，RLUF能有效提升用户积极反馈率，例如“喜欢”反应提升了28%。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型(LLM)越来越多地部署在面向用户的应用中，使其与真实用户偏好对齐至关重要。现有的方法，如基于人类反馈的强化学习(RLHF)，依赖于经过手动定义指南训练的专家标注者，他们的判断可能无法反映普通用户的优先级。我们介绍了一种基于用户反馈的强化学习(RLUF)框架，用于将LLM直接与生产环境中用户的隐式信号对齐。RLUF解决了用户反馈的关键挑战：用户反馈通常是二元的(例如，表情符号反应)、稀疏的，并且偶尔是对抗性的。我们训练了一个奖励模型P[Love]，以预测LLM响应将收到“喜欢”反应的可能性，这是一种轻量级的积极用户反馈形式，并将P[Love]集成到多目标策略优化框架中，同时考虑了有用性和安全性目标。在大型实验中，我们表明P[Love]可以预测积极反馈的增加，并可以作为未来用户行为的可靠离线评估器。使用P[Love]进行策略优化显著提高了观察到的积极反馈率，包括在实时A/B测试中“喜欢”反应增加了28%。然而，优化积极反应引入了奖励黑客攻击的挑战，需要仔细平衡目标。通过直接利用用户的隐式信号，RLUF提供了一条将LLM与大规模真实世界用户偏好对齐的途径。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于人类反馈的强化学习（RLHF）方法依赖于专家标注者，这些标注者根据预先设定的规则进行判断，但这些规则可能无法完全捕捉到真实用户的偏好。此外，专家标注成本高昂，难以大规模应用。因此，如何利用更直接、更廉价的用户反馈信号来对齐LLM成为一个重要问题。

核心思路：RLUF的核心思路是直接利用用户在实际使用LLM过程中的隐式反馈信号（例如，点赞、表情符号等）作为奖励信号，通过强化学习来优化LLM的策略。这种方法避免了对专家标注的依赖，能够更真实地反映用户的偏好。

技术框架：RLUF框架主要包含以下几个模块：1) 数据收集模块：收集用户与LLM交互产生的隐式反馈数据。2) 奖励模型训练模块：训练一个奖励模型P[Love]，用于预测LLM的响应获得积极用户反馈（例如，点赞）的可能性。3) 策略优化模块：使用强化学习算法，例如PPO，根据奖励模型P[Love]以及其他目标（例如，有用性、安全性）来优化LLM的策略。

关键创新：RLUF的关键创新在于直接利用用户隐式反馈作为奖励信号，避免了对专家标注的依赖。此外，RLUF还提出了一个多目标策略优化框架，能够同时考虑用户偏好、有用性和安全性等多个目标，从而避免了奖励黑客攻击等问题。

关键设计：奖励模型P[Love]的设计至关重要，需要能够准确预测用户对LLM响应的偏好。策略优化过程中，需要仔细平衡不同目标之间的权重，以避免出现奖励黑客攻击等问题。论文中使用了A/B测试来评估RLUF的效果，并根据测试结果调整了相关参数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，RLUF框架能够显著提升用户积极反馈率。在实时A/B测试中，使用RLUF优化的LLM获得的“喜欢”反应增加了28%。此外，奖励模型P[Love]能够有效预测用户行为，可以作为LLM策略的可靠离线评估器。这些结果表明RLUF是一种有效的LLM对齐方法。

🎯 应用场景

RLUF框架可广泛应用于各种需要与用户交互的LLM应用场景，例如聊天机器人、智能助手、内容生成等。通过直接利用用户反馈，RLUF能够提升LLM的个性化服务能力，提高用户满意度和使用粘性。未来，RLUF还可以与其他技术结合，例如主动学习、迁移学习等，进一步提升LLM的对齐效果。

📄 摘要（原文）

As large language models (LLMs) are increasingly deployed in diverse user facing applications, aligning them with real user preferences becomes essential. Existing methods like Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) rely on expert annotators trained on manually defined guidelines, whose judgments may not reflect the priorities of everyday users. We introduce Reinforcement Learning from User Feedback (RLUF), a framework for aligning LLMs directly to implicit signals from users in production. RLUF addresses key challenges of user feedback: user feedback is often binary (e.g., emoji reactions), sparse, and occasionally adversarial. We train a reward model, P[Love], to predict the likelihood that an LLM response will receive a Love Reaction, a lightweight form of positive user feedback, and integrate P[Love] into a multi-objective policy optimization framework alongside helpfulness and safety objectives. In large-scale experiments, we show that P[Love] is predictive of increased positive feedback and serves as a reliable offline evaluator of future user behavior. Policy optimization using P[Love] significantly raises observed positive-feedback rates, including a 28% increase in Love Reactions during live A/B tests. However, optimizing for positive reactions introduces reward hacking challenges, requiring careful balancing of objectives. By directly leveraging implicit signals from users, RLUF offers a path to aligning LLMs with real-world user preferences at scale.