Regularized Best-of-N Sampling with Minimum Bayes Risk Objective for Language Model Alignment

📄 arXiv: 2404.01054v4 📥 PDF

作者: Yuu Jinnai, Tetsuro Morimura, Kaito Ariu, Kenshi Abe

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-04-01 (更新: 2025-01-29)

备注: NAACL 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出MBR-BoN以解决奖励模型不准确导致的奖励黑客问题

🎯 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 奖励模型 最小贝叶斯风险 BoN采样 自然语言处理 偏好学习 生成模型

📋 核心要点

  1. 现有的BoN采样方法在奖励模型不准确时容易受到奖励黑客的影响，导致模型性能下降。
  2. 本文提出MBR-BoN，通过引入最小贝叶斯风险目标，作为接近性正则化项来缓解这一问题。
  3. 实验结果表明，MBR-BoN在多个数据集上均优于传统的BoN采样和MBR解码，提升了模型的对齐效果。

📝 摘要（中文）

Best-of-N (BoN) 采样结合奖励模型已被证明是对齐大型语言模型（LLMs）与人类偏好的有效策略。然而，当奖励模型的准确性不足时，BoN采样容易受到奖励黑客问题的影响。为此，本文提出了一种变体MBR-BoN，通过引入最小贝叶斯风险（MBR）目标作为接近性正则化项，以减轻推理时的奖励黑客问题。实证和分析结果表明，MBR目标能够量化响应与参考策略的接近性，作为接近性正则化器。我们在AlpacaFarm和Anthropic的hh-rlhf数据集上评估了MBR-BoN，结果显示其优于传统的BoN采样和MBR解码，并在生成成对偏好学习数据集方面表现出色。我们的代码已在GitHub上公开。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在推理过程中，奖励模型不准确导致的奖励黑客问题。现有的BoN采样方法在面对不完美的奖励模型时，容易过度优化奖励值，从而影响模型在真实目标上的表现。

核心思路：论文提出MBR-BoN，通过引入最小贝叶斯风险（MBR）目标，作为接近性正则化项，来量化生成响应与参考策略之间的接近度，从而减轻奖励黑客的影响。

技术框架：MBR-BoN的整体架构包括两个主要模块：奖励模型和MBR目标。首先，使用奖励模型评估生成的响应，然后通过MBR目标进行接近性正则化，最终选择最优响应。

关键创新：MBR-BoN的主要创新在于将MBR目标引入BoN采样中，作为一种新的正则化手段，显著提高了模型在真实目标上的表现，与传统BoN方法相比，减少了奖励黑客的风险。

关键设计：在MBR-BoN中，关键设计包括选择合适的损失函数以平衡奖励模型的优化与MBR目标的接近性，同时在网络结构上确保能够有效地计算接近性度量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，MBR-BoN在AlpacaFarm和Anthropic的hh-rlhf数据集上均显著优于传统的BoN采样和MBR解码，具体提升幅度达到10%以上。此外，使用MBR-BoN生成的成对偏好学习数据集，训练的模型在性能上也有显著提升，验证了其有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理中的对话系统、文本生成和人机交互等场景。通过提高语言模型的对齐效果，MBR-BoN能够在实际应用中更好地满足用户的偏好，提升用户体验。未来，该方法有望在更多的生成任务中得到应用，推动语言模型的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Best-of-N (BoN) sampling with a reward model has been shown to be an effective strategy for aligning Large Language Models (LLMs) to human preferences at the time of decoding. BoN sampling is susceptible to a problem known as reward hacking when the accuracy of the reward model is not high enough due to the quality or the quantity of the preference dataset. Because the reward model is an imperfect proxy for the true objective, over-optimizing its value can compromise its performance on the true objective. In this research, we propose MBR-BoN, a variant of BoN that aims to mitigate reward hacking at inference time by incorporating the Minimum Bayes Risk (MBR) objective as a proximity regularization term. We show empirically and analytically that the MBR objective quantifies the proximity of the response to the reference policy, serving as a proximity regularizer. We evaluate MBR-BoN on the AlpacaFarm and Anthropic's hh-rlhf datasets and show that it outperforms both BoN sampling and MBR decoding. We also evaluate MBR-BoN to generate a pairwise preference learning dataset for Direct Preference Optimization (DPO). Empirical results show that models trained on a dataset generated with MBR-BoN outperform those with vanilla BoN. Our code is available at https://github.com/CyberAgentAILab/regularized-bon