Aligning Large Language Models with Human Preferences through Representation Engineering

📄 arXiv: 2312.15997v3 📥 PDF

作者: Wenhao Liu, Xiaohua Wang, Muling Wu, Tianlong Li, Changze Lv, Zixuan Ling, Jianhao Zhu, Cenyuan Zhang, Xiaoqing Zheng, Xuanjing Huang

分类: cs.CL

发布日期: 2023-12-26 (更新: 2024-07-03)

💡 一句话要点

提出RAHF：通过表征工程对齐大语言模型与人类偏好

🎯 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: 大语言模型对齐 人类偏好 表征工程 强化学习 模型微调

📋 核心要点

  1. 现有RLHF方法在对齐LLM与人类偏好时存在微调不稳定和实施困难等问题。
  2. 论文提出RAHF方法，通过表征工程识别并操纵LLM内部表征，实现对模型行为的精确控制。
  3. 实验证明RAHF能够有效捕获和操纵表征，对齐广泛的人类偏好，提升LLM性能。

📝 摘要（中文）

将大语言模型（LLM）与人类偏好对齐，对于提升其在helpfulness、truthfulness、safety、harmlessness和interestingness等方面的效用至关重要。现有的对齐方法通常采用基于人类反馈的强化学习（RLHF），根据人类对模型响应质量的评估标签来微调LLM。然而，RLHF在微调过程中容易出现不稳定性，并且在实施方面存在挑战。本研究从新兴的表征工程（RepE）领域汲取灵感，旨在识别LLM内部活动模式中嵌入的与高级人类偏好相关的表征，并通过转换其表征来实现对模型行为的精确控制。这种新颖的方法，称为基于人类反馈的表征对齐（RAHF），被证明是有效的、计算高效的且易于实施的。广泛的实验表明，RAHF不仅能够捕获表征，还能够操纵表征，以对齐广泛的人类偏好或价值观，而不是局限于单一的概念或功能（例如，诚实或偏见）。RAHF在适应多样化人类偏好方面的多功能性显示了其在提升LLM性能方面的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法，特别是基于人类反馈的强化学习（RLHF），在将大型语言模型与人类偏好对齐时，面临着训练不稳定和实施复杂等问题。这些方法通常需要大量的人工标注数据，并且微调过程容易受到超参数的影响，导致模型性能波动。此外，RLHF通常针对特定的偏好进行优化，难以泛化到更广泛的人类价值观。

核心思路：本论文的核心思路是借鉴表征工程（Representation Engineering）的思想，将人类偏好视为嵌入在LLM内部表征中的模式。通过识别和操纵这些表征，可以直接控制模型的行为，而无需进行复杂的强化学习过程。这种方法旨在实现更稳定、高效和可泛化的对齐。

技术框架：RAHF方法主要包含以下几个阶段：1）表征识别：利用少量的人工标注数据，识别LLM中与特定人类偏好相关的表征。这可以通过分析模型在不同输入下的激活模式来实现。2）表征转换：设计一种转换函数，用于修改LLM的表征，使其更符合目标人类偏好。这种转换可以是线性的或非线性的，具体取决于表征的复杂性。3）模型评估：使用独立的评估数据集，评估经过表征转换后的LLM在各种人类偏好上的表现。4）迭代优化：根据评估结果，迭代优化表征识别和转换过程，以进一步提升模型的对齐效果。

关键创新：RAHF的关键创新在于将人类偏好对齐问题转化为表征空间的操纵问题。与传统的微调方法相比，RAHF可以直接作用于模型的内部表征，避免了复杂的强化学习过程，从而提高了训练的稳定性和效率。此外，RAHF还具有更强的泛化能力，可以同时对齐多个不同的偏好。

关键设计：RAHF的关键设计包括：1）表征识别方法：可以使用线性探针或更复杂的神经网络来识别与特定偏好相关的表征。2）转换函数的设计：可以使用线性变换、非线性激活函数或更复杂的神经网络来修改表征。3）损失函数的设计：可以使用对比损失、交叉熵损失或更复杂的损失函数来优化表征识别和转换过程。4）超参数的选择：需要仔细选择学习率、批量大小等超参数，以确保训练的稳定性和收敛性。

📊 实验亮点

论文通过大量实验验证了RAHF的有效性。实验结果表明，RAHF不仅能够捕获与人类偏好相关的表征，还能够通过操纵这些表征来显著提升LLM在各种指标上的表现。与传统的RLHF方法相比，RAHF在训练效率和稳定性方面具有明显的优势。此外，RAHF还展现出了更强的泛化能力，可以同时对齐多个不同的偏好。

🎯 应用场景

RAHF方法具有广泛的应用前景，可以用于提升LLM在各种场景下的表现，例如：改进聊天机器人的对话质量，使其更helpful和harmless；提高LLM生成文本的真实性和安全性；定制LLM的行为，使其更符合特定用户的偏好。此外，RAHF还可以用于分析LLM的内部表征，从而更好地理解其工作原理。

📄 摘要（原文）

Aligning large language models (LLMs) with human preferences is crucial for enhancing their utility in terms of helpfulness, truthfulness, safety, harmlessness, and interestingness. Existing methods for achieving this alignment often involves employing reinforcement learning from human feedback (RLHF) to fine-tune LLMs based on human labels assessing the relative quality of model responses. Nevertheless, RLHF is susceptible to instability during fine-tuning and presents challenges in implementation.Drawing inspiration from the emerging field of representation engineering (RepE), this study aims to identify relevant representations for high-level human preferences embedded in patterns of activity within an LLM, and achieve precise control of model behavior by transforming its representations. This novel approach, denoted as Representation Alignment from Human Feedback (RAHF), proves to be effective, computationally efficient, and easy to implement.Extensive experiments demonstrate the efficacy of RAHF in not only capturing but also manipulating representations to align with a broad spectrum of human preferences or values, rather than being confined to a singular concept or function (e.g. honesty or bias). RAHF's versatility in accommodating diverse human preferences shows its potential for advancing LLM performance.