The Real, the Better: Aligning Large Language Models with Online Human Behaviors

📄 arXiv: 2405.00578v1 📥 PDF

作者: Guanying Jiang, Lingyong Yan, Haibo Shi, Dawei Yin

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-05-01

备注: 11 pages, 6 figures

💡 一句话要点

提出RLHB框架，利用在线人类行为对大型语言模型进行对齐。

🎯 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: 大型语言模型 对齐 强化学习 人类行为 生成对抗网络 在线学习 行为建模

📋 核心要点

  1. 现有LLM对齐方法训练周期长，且预设偏好易导致模型难以适应在线人类行为的多样性。
  2. RLHB框架利用生成对抗网络，训练生成器模仿人类行为进行响应，判别器判断数据是否来自真实在线环境。
  3. 实验结果表明，RLHB框架通过人工和自动评估均验证了其有效性，能够更好地对齐LLM与人类行为。

📝 摘要（中文）

为了避免大型语言模型（LLM）产生无益和有害的回复，LLM对齐技术被广泛研究和应用。然而，漫长的训练过程和预定义的偏好偏差阻碍了其适应在线多样化的人类偏好。为此，本文提出了一个名为“基于人类行为的强化学习”（RLHB）的对齐框架，通过直接利用真实的在线人类行为来对齐LLM。该框架采用生成对抗网络结构，训练生成器以遵循预期的人类行为进行响应；同时，判别器尝试验证查询、响应和人类行为的三元组是否来自真实的在线环境。自然语言形式的行为建模和多模型联合训练机制实现了积极和可持续的在线对齐。实验结果通过人工和自动评估证实了我们提出的方法的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型对齐方法，如基于强化学习的方法，通常需要大量的训练数据和计算资源，并且容易受到预定义偏好的影响，难以适应快速变化的在线用户行为。因此，如何利用真实世界的在线人类行为，高效地对齐大型语言模型，使其更好地服务于用户，是一个重要的研究问题。

核心思路：本文的核心思路是利用生成对抗网络（GAN）的思想，将LLM的对齐过程建模为一个生成器和判别器的博弈过程。生成器负责生成符合人类行为的回复，判别器负责区分生成的回复和真实的人类行为。通过这种对抗训练的方式，LLM可以学习到更加真实和多样化的人类偏好。

技术框架：RLHB框架主要包含两个模块：生成器和判别器。生成器是一个大型语言模型，负责根据给定的查询生成回复。判别器是一个二分类器，负责判断给定的查询、回复和人类行为的三元组是否来自真实的在线环境。训练过程如下：首先，从在线环境中收集大量的查询、人类行为和对应的回复数据。然后，使用这些数据训练生成器，使其能够生成符合人类行为的回复。同时，使用这些数据训练判别器，使其能够区分生成的回复和真实的人类行为。最后，通过生成器和判别器的对抗训练，不断提高生成器的生成能力和判别器的判别能力，最终实现LLM与人类行为的对齐。

关键创新：RLHB框架的关键创新在于：1) 直接利用真实的在线人类行为进行LLM对齐，避免了预定义偏好带来的问题；2) 采用生成对抗网络结构，实现了LLM与人类行为的动态对齐；3) 提出了一种自然语言形式的行为建模方法，使得LLM能够更好地理解人类行为。

关键设计：在生成器方面，使用了预训练的大型语言模型作为基础模型，并采用强化学习方法进行微调，使其能够更好地生成符合人类行为的回复。在判别器方面，使用了Transformer模型作为基础模型，并采用交叉熵损失函数进行训练，使其能够准确地区分生成的回复和真实的人类行为。此外，还设计了一种多模型联合训练机制，使得生成器和判别器能够协同训练，共同提高LLM的对齐效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，RLHB框架在人工和自动评估中均取得了显著的性能提升。与基线方法相比，RLHB框架生成的回复更符合人类偏好，更具有实用性和吸引力。具体而言，在人工评估中，RLHB框架生成的回复在满意度、相关性和流畅度等方面均优于基线方法。在自动评估中，RLHB框架在BLEU、ROUGE等指标上均取得了显著的提升。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能客服、在线教育、社交媒体等领域，提升LLM在实际应用中的用户满意度和使用体验。通过对齐LLM与在线人类行为，可以使LLM更好地理解用户意图，提供更个性化、更符合用户需求的回复，从而提高用户粘性和活跃度。未来，该方法有望扩展到其他类型的人工智能系统，实现更广泛的人机协同。

📄 摘要（原文）

Large language model alignment is widely used and studied to avoid LLM producing unhelpful and harmful responses. However, the lengthy training process and predefined preference bias hinder adaptation to online diverse human preferences. To this end, this paper proposes an alignment framework, called Reinforcement Learning with Human Behavior (RLHB), to align LLMs by directly leveraging real online human behaviors. By taking the generative adversarial framework, the generator is trained to respond following expected human behavior; while the discriminator tries to verify whether the triplets of query, response, and human behavior come from real online environments. Behavior modeling in natural-language form and the multi-model joint training mechanism enable an active and sustainable online alignment. Experimental results confirm the effectiveness of our proposed methods by both human and automatic evaluations.