Some things are more CRINGE than others: Iterative Preference Optimization with the Pairwise Cringe Loss

📄 arXiv: 2312.16682v2 📥 PDF

作者: Jing Xu, Andrew Lee, Sainbayar Sukhbaatar, Jason Weston

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-12-27 (更新: 2024-04-22)

💡 一句话要点

提出Pairwise Cringe Loss，通过迭代偏好优化提升大语言模型对齐效果

🎯 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: 语言模型对齐 偏好学习 Pairwise Cringe Loss 迭代优化 二元反馈 AlpacaFarm PPO DPO

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型对齐方法依赖pairwise偏好数据，但二元反馈方法的研究相对较少，存在性能提升空间。
  2. 论文核心在于将Cringe Loss扩展到pairwise偏好学习，利用其高效性进行迭代优化，提升模型对齐效果。
  3. 实验表明，Pairwise Cringe Loss在AlpacaFarm上优于PPO和DPO，且迭代训练能进一步提升性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于Pairwise Cringe Loss的迭代偏好优化方法，用于对齐大型语言模型。该方法将现有的高效二元反馈方法Cringe Loss推广到pairwise偏好设置，通过简单的软间隔扩展实现。Pairwise Cringe Loss易于实现且训练高效。在AlpacaFarm基准测试中，该方法优于目前最先进的偏好优化算法，如PPO和DPO。实验结果表明，模型的迭代训练对于提升性能至关重要，并且可以将DPO以相同的方式推广到Iterative DPO。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何更有效地利用pairwise偏好数据对齐大型语言模型的问题。现有方法，如PPO和DPO，在训练效率和最终性能上仍有提升空间。此外，如何将高效的二元反馈学习方法应用于pairwise偏好学习也是一个挑战。

核心思路：论文的核心思路是将已有的、表现良好的二元反馈方法Cringe Loss推广到pairwise偏好学习的场景。通过简单的软间隔扩展，使得Cringe Loss能够处理“response A优于response B”这类pairwise偏好数据。这样做的目的是利用Cringe Loss本身的高效性，并结合迭代训练，从而提升模型对齐的效果。

技术框架：整体框架是迭代训练。首先，使用Pairwise Cringe Loss训练一个初始模型。然后，在后续的迭代中，使用相同的Pairwise Cringe Loss继续训练模型，每次迭代都基于前一次迭代的模型。同时，论文也展示了如何将DPO扩展为Iterative DPO，采用类似的迭代训练方式。

关键创新：关键创新在于Pairwise Cringe Loss的提出，它将二元反馈学习方法成功扩展到pairwise偏好学习。此外，论文还强调了迭代训练的重要性，通过实验证明了迭代训练能够显著提升模型性能。将DPO扩展为Iterative DPO也是一个创新点。

关键设计：Pairwise Cringe Loss通过引入一个软间隔来处理pairwise偏好数据。具体来说，对于一个pairwise偏好样本(x, A, B)，其中x是输入，A是更优的response，B是较差的response，损失函数的目标是使得模型给A的打分高于B的打分，并且至少高出一个margin。损失函数的具体形式未知，但可以推断其与Cringe Loss类似，具有对错误预测进行惩罚的特性。迭代训练的次数是一个重要的超参数，需要根据具体任务进行调整。

📊 实验亮点

实验结果表明，Pairwise Cringe Loss在AlpacaFarm基准测试中优于PPO和DPO等先进的偏好优化算法。此外，迭代训练能够显著提升模型性能，证明了迭代优化策略的有效性。具体提升幅度未知，但摘要中明确指出优于state-of-the-art方法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要对齐大型语言模型的场景，例如对话系统、文本生成、代码生成等。通过更有效地利用人类反馈数据，可以训练出更符合人类偏好、更安全、更可靠的AI系统。该方法有望提升AI助手在实际应用中的用户体验和实用性。

📄 摘要（原文）

Practitioners commonly align large language models using pairwise preferences, i.e., given labels of the type response A is preferred to response B for a given input. Perhaps less commonly, methods have also been developed for binary feedback, i.e. training models given labels of type response A is good or bad. We show how an existing performant binary feedback method, the Cringe Loss (Adolphs et al., 2022), can be generalized to the pairwise preference setting using a simple soft margin extension. Pairwise Cringe Loss is straightforward to implement and efficient to train, and we find it outperforms state-of-the-art preference optimization algorithms such as PPO and DPO on the AlpacaFarm benchmark. We show that iterations of training of our model are important for improved results, and that we can generalize DPO to Iterative DPO in the same way.