Inference-Time Language Model Alignment via Integrated Value Guidance

📄 arXiv: 2409.17819v1 📥 PDF

作者: Zhixuan Liu, Zhanhui Zhou, Yuanfu Wang, Chao Yang, Yu Qiao

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-09-26

备注: EMNLP 2024 Findings

💡 一句话要点

提出集成价值引导（IVG）方法，在推理时高效对齐语言模型与人类偏好。

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

关键词: 推理时对齐 价值函数 语言模型 人类偏好 指令遵循

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型对齐方法依赖于计算密集且复杂的微调过程，限制了其应用。
  2. IVG方法利用隐式和显式价值函数，在推理阶段引导语言模型解码，无需微调即可实现对齐。
  3. 实验表明，IVG在情感生成、摘要和指令遵循等任务中，显著提升了模型与人类偏好的对齐程度。

📝 摘要（中文）

大型语言模型通常需要进行微调以对齐人类偏好，但微调大型模型计算成本高且复杂。本文提出了一种名为“集成价值引导”（IVG）的方法，该方法使用隐式和显式价值函数分别在token级别和chunk级别指导语言模型解码，从而仅在推理时高效地对齐大型语言模型。这种方法规避了直接微调的复杂性，并且优于传统方法。实验结果表明，IVG在各种任务中都具有通用性。在受控的情感生成和摘要任务中，我们的方法通过使用基于gpt2的价值函数进行推理时指导，显著提高了大型模型的对齐效果。此外，在一个更具挑战性的指令遵循基准AlpacaEval 2.0中，我们表明，经过专门调整的和现成的价值函数都极大地提高了大型模型在长度控制下对抗gpt-4-turbo的胜率（例如，Mistral-7B-Instruct-v0.2的胜率从19.51%提高到26.51%，Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1的胜率从25.58%提高到33.75%，使用Tulu指导）。

🔬 方法详解

问题定义：现有大型语言模型（LLM）的对齐通常依赖于微调，这需要大量的计算资源和时间。此外，微调过程本身也很复杂，需要专业知识和精细的调参。因此，如何在推理阶段高效地对齐LLM，使其更好地符合人类偏好，是一个重要的研究问题。现有方法的痛点在于其高昂的计算成本和复杂性。

核心思路：IVG的核心思路是在推理阶段，利用价值函数来引导语言模型的生成过程。价值函数用于评估生成文本的质量或与人类偏好的一致性。通过在token级别和chunk级别集成价值指导，IVG可以在不进行微调的情况下，优化LLM的输出。

技术框架：IVG方法包含两个主要组成部分：token级别的隐式价值指导和chunk级别的显式价值指导。在token级别，模型根据价值函数给出的奖励信号调整每个token的生成概率。在chunk级别，模型会生成多个候选chunk，并根据价值函数选择最佳的chunk。这两个级别的指导共同作用，使得生成的文本更符合人类偏好。

关键创新：IVG最重要的创新点在于其完全在推理时进行对齐，无需对LLM进行任何微调。这大大降低了对齐的计算成本和复杂性，使得即使在资源有限的情况下，也能有效地对齐LLM。与现有方法相比，IVG避免了微调带来的风险，例如过拟合或灾难性遗忘。

关键设计：IVG的关键设计包括价值函数的选择和集成方式。论文使用了基于gpt2的价值函数，并探索了不同的集成策略，例如加权平均和选择最佳chunk。此外，论文还研究了长度控制对生成结果的影响，并提出了一种长度控制的胜率评估指标。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，IVG方法在情感生成和摘要任务中显著提高了模型与人类偏好的对齐程度。在AlpacaEval 2.0基准测试中，使用Tulu指导，Mistral-7B-Instruct-v0.2的胜率从19.51%提高到26.51%，Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1的胜率从25.58%提高到33.75%，均显著优于基线模型，证明了IVG的有效性。

🎯 应用场景

IVG方法可广泛应用于各种需要语言模型与人类偏好对齐的场景，例如：对话系统、文本摘要、内容生成、情感控制等。该方法降低了模型对齐的成本，使得更多开发者和研究者能够轻松地定制和优化语言模型，从而提升用户体验和应用效果。未来，IVG有望成为一种通用的推理时对齐框架，促进语言模型在各个领域的应用。

📄 摘要（原文）

Large language models are typically fine-tuned to align with human preferences, but tuning large models is computationally intensive and complex. In this work, we introduce $\textit{Integrated Value Guidance}$ (IVG), a method that uses implicit and explicit value functions to guide language model decoding at token and chunk-level respectively, efficiently aligning large language models purely at inference time. This approach circumvents the complexities of direct fine-tuning and outperforms traditional methods. Empirically, we demonstrate the versatility of IVG across various tasks. In controlled sentiment generation and summarization tasks, our method significantly improves the alignment of large models using inference-time guidance from $\texttt{gpt2}$-based value functions. Moreover, in a more challenging instruction-following benchmark AlpacaEval 2.0, we show that both specifically tuned and off-the-shelf value functions greatly improve the length-controlled win rates of large models against $\texttt{gpt-4-turbo}$ (e.g., $19.51\% \rightarrow 26.51\%$ for $\texttt{Mistral-7B-Instruct-v0.2}$ and $25.58\% \rightarrow 33.75\%$ for $\texttt{Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1}$ with Tulu guidance).