MetaAlign: Align Large Language Models with Diverse Preferences during Inference Time

📄 arXiv: 2410.14184v1 📥 PDF

作者: Mozhi Zhang, Pengyu Wang, Chenkun Tan, Mianqiu Huang, Dong Zhang, Yaqian Zhou, Xipeng Qiu

分类: cs.CL

发布日期: 2024-10-18

备注: 19 pages, 6 figures

💡 一句话要点

MetaAlign：推理时对齐大语言模型与多样化偏好

🎯 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: 大语言模型对齐 动态偏好 推理时对齐 MetaAlign数据集 个性化生成

📋 核心要点

  1. 现有对齐方法（如RLHF和DPO）将预定义偏好嵌入模型参数，导致静态对齐，无法适应人类偏好的多样性。
  2. MetaAlign旨在使LLM在推理时动态对齐各种显式或隐式偏好，无需重新训练或微调模型。
  3. 实验表明，在MetaAlign数据集上训练的LLM能有效对齐推理时指定的偏好，验证了该方法的可行性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）从大量的文本语料库中获得了广泛的知识和卓越的能力，使其成为各种应用的强大工具。为了使LLMs更易于使用，使其与人类偏好对齐至关重要。现有的对齐技术，如基于人类反馈的强化学习（RLHF）和直接偏好优化（DPO），通常将预定义的偏好直接嵌入到模型的参数中。然而，这些方法通常会导致静态对齐，无法解释实际应用中人类偏好的多样性。为了应对这一挑战，我们提出了一种有效的方法MetaAlign，旨在帮助LLMs在推理时动态地与指定的各种显式或隐式偏好对齐。实验结果表明，在精心构建的MetaAlign数据集上优化的LLMs可以有效地与推理阶段指定的任何偏好对齐，验证了MetaAlign的可行性。我们希望我们的工作能够为语言模型的对齐提供一些见解。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型对齐方法，如RLHF和DPO，通常采用静态对齐策略，即在训练阶段将人类偏好固化到模型参数中。这种方法无法灵活适应实际应用中用户偏好的多样性，例如，用户可能希望模型在不同场景下表现出不同的风格或遵循不同的价值观。因此，如何使LLM在推理阶段动态地对齐不同的偏好，是一个重要的挑战。

核心思路：MetaAlign的核心思路是在推理阶段，通过某种方式显式或隐式地指定用户偏好，并引导LLM生成符合这些偏好的文本。这种方法避免了对模型参数的直接修改，从而实现了动态对齐。其基本思想是构建一个包含各种偏好信息的数据集，并在该数据集上训练LLM，使其具备理解和遵循不同偏好的能力。

技术框架：MetaAlign的技术框架主要包含两个部分：一是MetaAlign数据集的构建，二是基于该数据集的LLM训练。MetaAlign数据集包含大量的文本数据，每个数据样本都包含一个或多个偏好描述，以及与这些偏好相对应的文本。在训练阶段，LLM被要求根据给定的偏好描述生成相应的文本。通过这种方式，LLM学习到如何将偏好信息融入到文本生成过程中。

关键创新：MetaAlign的关键创新在于它提出了一种在推理时动态对齐LLM与多样化偏好的方法。与现有的静态对齐方法相比，MetaAlign具有更高的灵活性和适应性。它允许用户在不重新训练或微调模型的情况下，根据自己的需求定制LLM的行为。

关键设计：MetaAlign数据集的设计是至关重要的。数据集需要覆盖尽可能多的偏好类型，并且每个偏好类型都需要有足够多的数据样本。偏好描述可以使用自然语言文本，也可以使用结构化的元数据。在训练阶段，可以使用各种损失函数来引导LLM学习如何将偏好信息融入到文本生成过程中，例如，可以使用对比学习损失来鼓励LLM生成与给定偏好更相似的文本。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在MetaAlign数据集上优化的LLMs可以有效地与推理阶段指定的任何偏好对齐。具体来说，通过MetaAlign方法训练的模型，在遵循用户指定的偏好方面，相比于基线模型有显著提升。这些结果验证了MetaAlign的可行性，并表明其在动态对齐LLM与多样化偏好方面具有潜力。

🎯 应用场景

MetaAlign具有广泛的应用前景。例如，它可以用于个性化对话系统，根据用户的性格、兴趣和偏好生成不同的回复。它还可以用于内容创作，根据不同的目标受众生成不同风格的文章。此外，MetaAlign还可以用于安全和伦理领域，例如，可以引导LLM避免生成有害或不当的内容。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) acquire extensive knowledge and remarkable abilities from extensive text corpora, making them powerful tools for various applications. To make LLMs more usable, aligning them with human preferences is essential. Existing alignment techniques, such as Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) and Direct Preference Optimization (DPO), typically embed predefined preferences directly within the model's parameters. These methods, however, often result in a static alignment that can not account for the diversity of human preferences in practical applications. In response to this challenge, we propose an effective method, \textbf{MetaAlign}, which aims to help LLMs dynamically align with various explicit or implicit preferences specified at inference time. Experimental results show that LLMs optimized on our meticulously constructed MetaAlign Dataset can effectively align with any preferences specified at the inference stage, validating the feasibility of MetaAlign. We hope that our work can provide some insights into the alignment of language models.