Ensemble Debates with Local Large Language Models for AI Alignment

📄 arXiv: 2509.00091v2 📥 PDF

作者: Ephraiem Sarabamoun

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-08-27 (更新: 2025-11-15)

备注: The manuscript is being withdrawn to incorporate additional revisions and improvements

💡 一句话要点

提出本地开源集成辩论以提升AI对齐能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 AI对齐 集成学习 辩论机制 推理深度 论证质量 开源模型 高风险决策

📋 核心要点

  1. 现有方法依赖专有API，限制了可重复性和广泛参与，导致对齐能力不足。
  2. 论文提出通过本地开源集成辩论来改善大型语言模型的对齐推理能力，增强模型的推理深度和论证质量。
  3. 实验结果显示，集成模型在多个场景中表现优于单模型，整体评分提高了3.48，相比基线3.13有显著提升。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）在高风险决策中扮演越来越重要的角色，与人类价值观的对齐变得至关重要。依赖于专有API限制了可重复性和广泛参与。本文研究了本地开源集成辩论是否能改善对齐导向的推理。在150场辩论中，集成模型在7分制评分上超越单模型基线（整体：3.48对3.13），在推理深度（+19.4%）和论证质量（+34.1%）方面取得了最大提升。真诚度（+1.25分）和人类增强（+0.80）方面的改善最为显著。我们提供了代码、提示和辩论数据集，为基于集成的对齐评估提供了一个可访问和可重复的基础。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在高风险决策中与人类价值观对齐不足的问题。现有方法主要依赖于专有API，限制了模型的可重复性和参与度。

核心思路：论文提出通过本地开源的集成辩论机制，利用多个模型的集体智慧来提升推理的深度和论证的质量，从而改善对齐能力。

技术框架：整体架构包括多个本地开源模型的集成，通过设置不同的辩论场景和配置，进行150场辩论，评估模型的表现。主要模块包括模型选择、辩论生成、评分机制等。

关键创新：最重要的技术创新在于引入集成辩论的概念，通过多模型的协作来提升推理能力，与传统单模型方法形成鲜明对比。

关键设计：在实验中，采用7分制评分标准，重点关注推理深度、论证质量、真诚度和人类增强等指标，确保评估的全面性和准确性。

📊 实验亮点

实验结果显示，集成模型在150场辩论中整体评分达到3.48，相较于单模型基线3.13有显著提升。推理深度提高了19.4%，论证质量提升34.1%，真诚度和人类增强的评分分别提高了1.25分和0.80分，表明集成辩论在AI对齐方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括高风险决策支持系统、法律咨询、医疗诊断等，能够为这些领域提供更为可靠和符合人类价值观的AI决策支持。未来，随着技术的进一步发展，该方法可能在更广泛的AI应用中得到推广，提升AI系统的透明度和可解释性。

📄 摘要（原文）

As large language models (LLMs) take on greater roles in high-stakes decisions, alignment with human values is essential. Reliance on proprietary APIs limits reproducibility and broad participation. We study whether local open-source ensemble debates can improve alignmentoriented reasoning. Across 150 debates spanning 15 scenarios and five ensemble configurations, ensembles outperform single-model baselines on a 7-point rubric (overall: 3.48 vs. 3.13), with the largest gains in reasoning depth (+19.4%) and argument quality (+34.1%). Improvements are strongest for truthfulness (+1.25 points) and human enhancement (+0.80). We provide code, prompts, and a debate data set, providing an accessible and reproducible foundation for ensemble-based alignment evaluation.