Cross-lingual Transfer of Reward Models in Multilingual Alignment

📄 arXiv: 2410.18027v2 📥 PDF

作者: Jiwoo Hong, Noah Lee, Rodrigo Martínez-Castaño, César Rodríguez, James Thorne

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-10-23 (更新: 2025-01-23)

备注: Accepted to NAACL 2025

💡 一句话要点

研究跨语言奖励模型迁移，提升多语言对齐效果

🎯 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: 跨语言迁移 奖励模型 多语言对齐 强化学习 人类反馈

📋 核心要点

  1. 现有奖励模型(RM)研究主要集中在英语，限制了多语言环境下RLHF的应用。
  2. 研究核心在于探索英语RM向其他语言的跨语言迁移能力，并分析其内在机制。
  3. 实验表明，英语RM具有良好的跨语言迁移能力，并在多语言指令遵循任务中取得了显著提升。

📝 摘要（中文）

通过人类反馈的强化学习(RLHF)已被证明能极大地受益于精确的奖励模型(RM)。然而，最近的奖励建模方案研究偏向于英语，限制了RLHF在多语言对齐中的应用。本文研究了在不同语言中训练的RM的跨语言迁移，主要来自英语。实验结果表明，英语RM具有很强的跨语言迁移能力，在Multilingual RewardBench上的平均提升超过目标语言RM 3~4%。此外，我们分析了RM跨语言迁移过程中的表征变化。最后，我们进行了多语言对齐，以例证RM中的跨语言迁移如何传播到增强的多语言指令遵循能力，并对现成的RM进行了广泛的分析。我们发布了代码、模型和数据。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多语言环境下，由于缺乏针对特定语言的优质奖励模型(RM)，导致无法有效利用人类反馈进行强化学习(RLHF)的问题。现有方法主要依赖于针对特定语言训练RM，成本高昂且效率低下。

核心思路：论文的核心思路是利用英语RM的跨语言迁移能力，直接将英语RM应用于其他语言，从而避免为每种语言单独训练RM。这种方法基于一个假设，即高质量的英语RM能够学习到与奖励相关的通用特征，这些特征可以迁移到其他语言。

技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 在英语数据集上训练高质量的RM；2) 将训练好的英语RM直接应用于目标语言，无需进行任何微调；3) 使用Multilingual RewardBench评估RM在目标语言上的性能；4) 分析RM在跨语言迁移过程中的表征变化，以理解其内在机制；5) 将跨语言迁移的RM应用于多语言对齐任务，以验证其有效性。

关键创新：论文的关键创新在于证明了英语RM具有很强的跨语言迁移能力，可以直接应用于其他语言，而无需进行任何微调。这为多语言环境下的RLHF提供了一种高效且经济的解决方案。此外，论文还深入分析了RM在跨语言迁移过程中的表征变化，为理解跨语言迁移的内在机制提供了新的视角。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用高质量的英语数据集训练RM；2) 使用Multilingual RewardBench进行评估，该基准包含多种语言的奖励数据；3) 使用表征相似度分析方法，分析RM在不同语言之间的表征变化；4) 使用多语言对齐任务验证RM的有效性。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节在论文中进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，英语RM在跨语言迁移后，在Multilingual RewardBench上的平均性能提升了3~4%，超过了直接在目标语言上训练的RM。这证明了英语RM具有很强的跨语言迁移能力。此外，多语言对齐实验表明，使用跨语言迁移的RM可以显著提升多语言指令遵循能力。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于多语言自然语言处理领域，例如多语言机器翻译、多语言对话系统、多语言文本摘要等。通过利用跨语言迁移的奖励模型，可以显著提升这些应用在多语言环境下的性能，并降低开发成本。未来，该研究还可以扩展到其他语言，构建更加通用和高效的多语言奖励模型。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning with human feedback (RLHF) is shown to largely benefit from precise reward models (RMs). However, recent studies in reward modeling schemes are skewed towards English, limiting the applicability of RLHF in multilingual alignments. In this work, we investigate the cross-lingual transfer of RMs trained in diverse languages, primarily from English. Our experimental results demonstrate the strong cross-lingual transfer of English RMs, exceeding target language RMs by 3~4% average increase in Multilingual RewardBench. Furthermore, we analyze the cross-lingual transfer of RMs through the representation shifts. Finally, we perform multilingual alignment to exemplify how cross-lingual transfer in RM propagates to enhanced multilingual instruction-following capability, along with extensive analyses on off-the-shelf RMs. We release the code, model, and data.