Aligning LLMs with Individual Preferences via Interaction
作者: Shujin Wu, May Fung, Cheng Qian, Jeonghwan Kim, Dilek Hakkani-Tur, Heng Ji
分类: cs.CL, cs.AI, cs.HC
发布日期: 2024-10-04 (更新: 2024-12-15)
备注: Accepted to COLING 2025. The code and dataset are made public at https://github.com/ShujinWu-0814/ALOE
💡 一句话要点
通过交互对齐LLM与个体偏好：提出ALOE基准与个性化对齐方法
🎯 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 个性化对齐 交互学习 用户偏好 多轮对话
📋 核心要点
- 现有LLM对齐方法侧重于通用原则，忽略了个体偏好，导致定制化人机交互体验受损。
- 论文提出“交互以对齐”的LLM训练方法，通过多轮对话推断用户个性化偏好并动态调整行为。
- 构建包含3310个用户角色的数据集，并建立ALOE基准进行评估，实验证明方法有效。
📝 摘要（中文）
随着大型语言模型(LLM)能力的日益增强，使其行为与人类价值观和偏好对齐对于其广泛应用至关重要。以往的研究主要集中于通用对齐，如有用性、无害性和诚实性，而忽略了个体和多样化偏好的需求，这可能会损害定制化的人机交互体验。为了解决这个问题，我们训练LLM使其能够“交互以对齐”，本质上是培养LLM的元技能，通过多轮对话隐式地推断当前用户未表达的个性化偏好，然后动态地将其后续行为和响应与这些推断的偏好对齐。我们的方法包括建立一个包含3310个不同用户角色的多样化池，首先创建种子示例，然后通过迭代自生成和过滤进行扩展。在不同用户角色的指导下，我们利用多LLM协作来开发一个包含3K+多轮对话的树状结构偏好数据集。最后，我们应用监督微调和强化学习来使用该数据集增强LLM。为了评估，我们建立了ALOE（ALign With CustOmized PrEferences）基准，其中包含100个精心选择的示例和精心设计的指标，以衡量对话期间的定制对齐性能。实验结果表明，我们的方法在通过交互实现动态、个性化对齐方面是有效的。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型语言模型（LLM）对齐方法主要关注通用的人类价值观，如有用性、无害性和诚实性。然而，不同用户具有不同的个性化偏好，忽略这些偏好会导致LLM无法提供最佳的定制化服务。因此，如何使LLM能够理解并适应用户的个性化偏好是一个重要的挑战。现有方法的痛点在于缺乏对用户个性化偏好的建模和利用，导致LLM的行为与用户的期望不一致。
核心思路：论文的核心思路是让LLM具备“交互以对齐”的能力，即通过多轮对话来隐式地推断用户的个性化偏好，并动态地调整其后续的行为和响应，从而实现个性化的对齐。这种方法的核心在于将LLM视为一个能够学习用户偏好的智能体，通过交互来不断优化其对用户偏好的理解。
技术框架：整体框架包括以下几个主要阶段：1) 用户角色构建：通过自生成和过滤的方式，构建一个包含3310个不同用户角色的多样化池。2) 数据集构建：在不同用户角色的指导下，利用多LLM协作生成多轮对话数据集，数据集采用树状结构，包含3K+多轮对话。3) 模型训练：使用监督微调和强化学习来训练LLM，使其能够根据对话历史推断用户偏好并进行相应的调整。4) 评估：建立ALOE基准，包含100个精心选择的示例和精心设计的指标，用于评估LLM的个性化对齐性能。
关键创新：最重要的技术创新点在于提出了“交互以对齐”的LLM训练范式，即通过多轮对话来学习用户的个性化偏好。与现有方法相比，该方法能够更好地适应用户的个性化需求，从而提供更优质的定制化服务。此外，构建了包含大量用户角色的数据集和ALOE评估基准，为个性化对齐的研究提供了有力的支持。
关键设计：在用户角色构建阶段，采用了迭代自生成和过滤的方法，以确保用户角色的多样性和质量。在数据集构建阶段，利用多LLM协作来生成对话，以提高数据的丰富性和真实性。在模型训练阶段，采用了监督微调和强化学习相结合的方法，以充分利用数据集中的信息。ALOE基准的设计考虑了不同类型的用户偏好，并采用了多种指标来评估LLM的个性化对齐性能。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中进行了详细描述，此处不再赘述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在ALOE基准上取得了显著的性能提升，证明了其在实现动态、个性化对齐方面的有效性。具体而言，与基线模型相比，该方法在多个指标上均有显著提升，例如在偏好匹配度、对话流畅度等方面均有明显改善。这些结果表明，通过交互学习用户偏好并进行动态调整，可以显著提升LLM的个性化服务能力。
🎯 应用场景
该研究成果具有广泛的应用前景，例如个性化推荐系统、定制化客户服务、智能助手等。通过使LLM能够理解并适应用户的个性化偏好，可以显著提升用户体验，提高服务效率。未来，该技术有望应用于医疗、教育等领域，为用户提供更加精准和个性化的服务，例如根据患者的个人情况提供定制化的健康建议，或根据学生的学习风格提供个性化的学习辅导。
📄 摘要（原文）
As large language models (LLMs) demonstrate increasingly advanced capabilities, aligning their behaviors with human values and preferences becomes crucial for their wide adoption. While previous research focuses on general alignment to principles such as helpfulness, harmlessness, and honesty, the need to account for individual and diverse preferences has been largely overlooked, potentially undermining customized human experiences. To address this gap, we train LLMs that can ''interact to align'', essentially cultivating the meta-skill of LLMs to implicitly infer the unspoken personalized preferences of the current user through multi-turn conversations, and then dynamically align their following behaviors and responses to these inferred preferences. Our approach involves establishing a diverse pool of 3,310 distinct user personas by initially creating seed examples, which are then expanded through iterative self-generation and filtering. Guided by distinct user personas, we leverage multi-LLM collaboration to develop a multi-turn preference dataset containing 3K+ multi-turn conversations in tree structures. Finally, we apply supervised fine-tuning and reinforcement learning to enhance LLMs using this dataset. For evaluation, we establish the ALOE (ALign With CustOmized PrEferences) benchmark, consisting of 100 carefully selected examples and well-designed metrics to measure the customized alignment performance during conversations. Experimental results demonstrate the effectiveness of our method in enabling dynamic, personalized alignment via interaction.