Self-Steering Optimization: Autonomous Preference Optimization for Large Language Models

📄 arXiv: 2410.17131v2 📥 PDF

作者: Hao Xiang, Bowen Yu, Hongyu Lin, Keming Lu, Yaojie Lu, Xianpei Han, Ben He, Le Sun, Jingren Zhou, Junyang Lin

分类: cs.CL

发布日期: 2024-10-22 (更新: 2025-06-11)

💡 一句话要点

提出自引导优化（SSO），实现大语言模型偏好对齐的自主优化。

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

关键词: 大语言模型 偏好对齐 自动化对齐 自引导优化 数据生成 奖励优化 策略优化

📋 核心要点

  1. 现有自动化对齐方法侧重数据生成，忽略质量控制，导致生成数据不准确，影响优化效果。
  2. SSO算法通过优化目标，从策略模型本身构建数据生成器，生成高质量的偏好数据。
  3. 实验表明，SSO在Llama 3和Qwen 2上优于基线，验证了其在偏好对齐和奖励优化方面的有效性。

📝 摘要（中文）

有效的对齐关键在于高质量的偏好数据。目前的研究主要集中在自动化对齐上，即开发以最少的人工干预进行对齐的系统。然而，以往的研究主要集中于数据生成方法，而对质量控制机制的关注不足，这通常会产生不准确和无用的数据，导致迭代优化过程中出现不可预测的结果。本文提出了一种名为自引导优化（SSO）的算法，该算法能够自主生成高质量的偏好数据，从而消除了手动标注的需求。SSO采用专门的优化目标，从策略模型本身构建数据生成器，用于生成准确且符合策略的数据。通过在Llama 3和Qwen 2两个系列模型上的综合实验，证明了SSO的有效性。在各种基准测试中的评估表明，SSO在人类偏好对齐和奖励优化方面始终优于基线。进一步的分析验证了SSO作为偏好优化的可扩展框架，有利于自动化对齐技术的进步。

🔬 方法详解

问题定义：现有大语言模型对齐方法依赖人工标注的偏好数据，成本高昂且难以扩展。自动化对齐方法尝试自动生成偏好数据，但由于缺乏有效的质量控制，生成的数据质量不高，导致模型训练不稳定，效果难以预测。因此，如何自动生成高质量的偏好数据，成为一个关键问题。

核心思路：SSO的核心思路是从策略模型自身学习一个数据生成器，该生成器能够生成高质量的、符合当前策略的偏好数据。通过优化一个特定的目标函数，使得生成器能够产生更符合人类偏好的数据，从而提升模型的对齐效果。这种自引导的方式避免了人工标注的成本，并能更好地适应模型的动态变化。

技术框架：SSO的整体框架包含以下几个主要步骤：1) 初始化策略模型；2) 使用策略模型构建数据生成器，该生成器通过优化一个目标函数来生成偏好数据；3) 使用生成的数据训练策略模型，提升其对齐效果；4) 重复步骤2和3，迭代优化数据生成器和策略模型。

关键创新：SSO的关键创新在于其自引导的数据生成方式。与以往依赖外部数据或简单规则生成数据的方法不同，SSO从策略模型本身学习数据生成器，使得生成的数据更符合当前模型的特点，从而提升训练效果。此外，SSO通过优化一个特定的目标函数，来保证生成数据的质量，避免了生成低质量数据对模型训练的负面影响。

关键设计：SSO的关键设计包括：1) 数据生成器的具体形式，例如可以使用一个小型语言模型作为生成器；2) 优化目标函数的选择，例如可以使用奖励模型来评估生成数据的质量，并以此作为优化目标；3) 迭代优化策略，例如可以采用交替训练的方式，先优化数据生成器，再优化策略模型。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，SSO在Llama 3和Qwen 2系列模型上均取得了显著的性能提升。在多个基准测试中，SSO consistently优于现有的基线方法，在人类偏好对齐和奖励优化方面都表现出更强的能力。具体提升幅度未知，但论文强调了其一致性和优越性。

🎯 应用场景

SSO可应用于各种需要偏好对齐的大语言模型，例如对话系统、文本生成模型等。它可以降低人工标注成本，提高模型对齐效率，并能促进自动化对齐技术的发展。该方法在智能客服、内容创作、教育辅导等领域具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

The key to effective alignment lies in high-quality preference data. Recent research has focused on automated alignment, which involves developing alignment systems with minimal human intervention. However, prior research has predominantly focused on developing data generation methods, while insufficient attention has been paid to quality control mechanisms, which often produce inaccurate and unhelpful data, leading to unpredictable benefits during iterative optimization. In this paper, we present Self-Steering Optimization ($SSO$), an algorithm that autonomously generates high-quality preference data, eliminating manual annotation requirements. $SSO$ employs a specialized optimization objective to build a data generator from the policy model itself, which is used to produce accurate and on-policy data. We demonstrate $SSO$'s effectiveness through comprehensive experiments on two series of models: Llama 3 and Qwen 2. Our evaluation across diverse benchmarks shows that $SSO$ consistently outperforms baselines in human preference alignment and reward optimization. Further analysis validates $SSO$ as a scalable framework for preference optimization, benefiting the advancement in automated alignment techniques.