The Past, Present and Better Future of Feedback Learning in Large Language Models for Subjective Human Preferences and Values

📄 arXiv: 2310.07629v1 📥 PDF

作者: Hannah Rose Kirk, Andrew M. Bean, Bertie Vidgen, Paul Röttger, Scott A. Hale

分类: cs.CL, cs.CY

发布日期: 2023-10-11

备注: Accepted for the 2023 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP, Main)

💡 一句话要点

综述人类反馈在大语言模型中的应用与挑战

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

关键词: 人类反馈 大语言模型 主观偏好 价值观整合 反馈学习 自然语言处理 智能助手

📋 核心要点

  1. 现有方法在收集和整合人类反馈时面临效率、有效性和偏见等挑战，尤其是在处理主观偏好和价值观时。
  2. 论文通过回顾现有文献，提出了整合人类反馈的概念框架和实践方法，旨在提升反馈学习的质量和效果。
  3. 通过对95篇相关论文的分析，论文指出了当前反馈学习的不足，并提出了未来研究的方向和挑战。

📝 摘要（中文）

人类反馈在引导大语言模型（LLMs）行为中的应用日益增加。然而，如何高效、有效且无偏地收集和整合反馈，尤其是针对高度主观的人类偏好和价值观，仍不明确。本文对现有的人类反馈学习方法进行了调查，基于95篇主要来自ACL和arXiv的论文，首先总结了在LLM之前整合人类反馈的趋势；其次概述了当前的技术和实践，包括使用反馈的动机、定义价值和偏好的概念框架，以及反馈的收集方式和来源。最后，本文提出了五个未解决的概念和实践挑战，以促进LLM中反馈学习的更好未来。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决如何有效收集和整合人类反馈以指导大语言模型的问题。现有方法在处理主观偏好时常常存在效率低下和偏见的问题。

核心思路：论文通过系统回顾现有文献，提出了一个综合的框架，旨在明确反馈的收集方式、来源及其在模型训练中的应用。这样的设计有助于提高反馈的有效性和无偏性。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：1) 反馈收集，2) 反馈整合与处理，3) 模型训练与评估。每个模块都有明确的目标和方法，以确保反馈能够有效地影响模型行为。

关键创新：论文的创新点在于提出了一个系统化的反馈学习框架，强调了反馈收集的多样性和反馈整合的策略，这与现有方法的单一反馈来源和处理方式形成了鲜明对比。

关键设计：在设计中，论文强调了反馈来源的多样性，包括用户、专家和自动化系统等，同时提出了多种损失函数和评估指标，以确保反馈的有效整合。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过对95篇文献的分析，提出了一个系统化的反馈学习框架，强调了多样化的反馈来源和整合策略。该框架有助于提高模型在处理主观人类偏好时的有效性，推动了该领域的研究进展。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、智能助手和人机交互等。通过改进人类反馈的整合方式，能够提升大语言模型在实际应用中的表现，使其更好地符合用户的主观偏好和价值观，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Human feedback is increasingly used to steer the behaviours of Large Language Models (LLMs). However, it is unclear how to collect and incorporate feedback in a way that is efficient, effective and unbiased, especially for highly subjective human preferences and values. In this paper, we survey existing approaches for learning from human feedback, drawing on 95 papers primarily from the ACL and arXiv repositories.First, we summarise the past, pre-LLM trends for integrating human feedback into language models. Second, we give an overview of present techniques and practices, as well as the motivations for using feedback; conceptual frameworks for defining values and preferences; and how feedback is collected and from whom. Finally, we encourage a better future of feedback learning in LLMs by raising five unresolved conceptual and practical challenges.