Aligning Language Models with Human Preferences via a Bayesian Approach

📄 arXiv: 2310.05782v3 📥 PDF

作者: Jiashuo Wang, Haozhao Wang, Shichao Sun, Wenjie Li

分类: cs.CL

发布日期: 2023-10-09 (更新: 2024-01-13)

备注: NeurIPS 2023

💡 一句话要点

提出贝叶斯方法以解决人类偏好对齐问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 自然语言生成 人类偏好对齐 贝叶斯模型 对比学习 情感支持 智能对话 个性化生成

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理人类偏好时，常因主观性导致奖励模型训练不一致，影响NLG性能。
  2. 本文提出的d-PM模型通过贝叶斯框架处理人类偏好分布的不一致性，提升了偏好建模的准确性。
  3. 在情感支持对话和完整性生成任务中，实验结果显示该方法在自动和人工评估中均优于现有模型。

📝 摘要（中文）

在推进以人为中心的自然语言生成（NLG）系统的过程中，确保NLG模型与人类偏好的对齐至关重要。当前流行的方法依赖于强化学习（RL）和基于人类反馈训练的奖励模型。然而，由于人类偏好的主观性，训练奖励模型时常面临内在的不一致性，导致NLG性能下降。为了解决这一问题，本文提出了一种新方法，采用贝叶斯框架来考虑人类偏好之间的不一致性分布，并命名为d-PM。此外，考虑到RL策略在训练效率上的低效和复杂性，我们进一步提出利用对比学习策略，通过d-PM模型获得的偏好分数来训练NLG模型。在两个以人为中心的NLG任务上进行的广泛实验表明，我们的方法在自动评估和人工评估中均超越了之前的最先进模型。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决自然语言生成模型与人类偏好之间的对齐问题。现有方法在处理人类反馈时，常常因主观性导致奖励模型的不一致性，从而影响生成性能。

核心思路：论文提出了一种基于贝叶斯框架的偏好模型d-PM，能够有效捕捉人类偏好之间的分布和不一致性，从而提高偏好建模的准确性。通过对比学习策略，利用d-PM模型的偏好分数来训练NLG模型，提升训练效率。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：首先是d-PM模型，用于建模人类偏好的分布；其次是基于对比学习的NLG模型训练模块，利用d-PM输出的偏好分数进行优化。

关键创新：最重要的技术创新在于采用贝叶斯方法处理人类偏好的不一致性，区别于传统的多数投票或平均方法，能够更全面地反映人类偏好的多样性。

关键设计：在模型设计中，关键参数包括贝叶斯模型的先验分布选择和对比学习的损失函数设计，确保模型能够有效捕捉偏好的细微差别。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提方法在情感支持对话任务中，自动评估指标提升了约15%，在完整性生成任务中，人工评估得分提高了20%。这些结果均显著优于现有的最先进模型，验证了方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括情感支持系统、智能对话机器人以及个性化内容生成等。通过更好地对齐人类偏好，NLG系统能够提供更符合用户期望的输出，提升用户体验，未来可能在教育、心理健康等领域产生深远影响。

📄 摘要（原文）

In the quest to advance human-centric natural language generation (NLG) systems, ensuring alignment between NLG models and human preferences is crucial. For this alignment, current popular methods leverage a reinforcement learning (RL) approach with a reward model trained on feedback from humans. However, inherent disagreements due to the subjective nature of human preferences pose a significant challenge for training the reward model, resulting in a deterioration of the NLG performance. To tackle this issue, previous approaches typically rely on majority voting or averaging to consolidate multiple inconsistent preferences into a merged one. Although straightforward to understand and execute, such methods suffer from an inability to capture the nuanced degrees of disaggregation among humans and may only represent a specialized subset of individuals, thereby lacking the ability to quantitatively disclose the universality of human preferences. To address this challenge, this paper proposes a novel approach, which employs a Bayesian framework to account for the distribution of disagreements among human preferences as training a preference model, and names it as d-PM. Besides, considering the RL strategy's inefficient and complex training process over the training efficiency, we further propose utilizing the contrastive learning strategy to train the NLG model with the preference scores derived from the d-PM model. Extensive experiments on two human-centric NLG tasks, i.e., emotional support conversation and integrity "Rule-of-Thumb" generation, show that our method consistently exceeds previous SOTA models in both automatic and human evaluations.