RED: Unleashing Token-Level Rewards from Holistic Feedback via Reward Redistribution

📄 arXiv: 2411.08302v2 📥 PDF

作者: Jiahui Li, Lin Li, Tai-wei Chang, Kun Kuang, Long Chen, Jun Zhou, Cheng Yang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-11-13 (更新: 2025-09-11)

💡 一句话要点

RED：通过奖励重分配释放token级别奖励，提升LLM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: 强化学习 人类反馈 奖励模型 奖励重分配 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有RLHF方法依赖于序列到一的奖励模型，忽略了单个token对最终结果的贡献，导致奖励信号稀疏。
  2. RED方法通过奖励重分配，为每个token分配细粒度的奖励，从而更精确地指导LLM的训练，提升语言理解能力。
  3. RED方法无需修改现有奖励模型或引入额外训练步骤，计算成本低，并在多个数据集和任务上验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

从人类反馈中进行强化学习（RLHF）为使大型语言模型（LLM）与人类偏好对齐提供了一种有前景的方法。通常，训练或提供一个奖励模型，在强化训练阶段充当人类的代理来评估生成的响应。然而，当前的奖励模型作为序列到一的模型运行，将单个、稀疏和延迟的奖励分配给整个输出序列。这种方法可能会忽略单个token对期望结果的重大贡献。为此，我们提出了一种更细粒度的token级别指导方法用于RL训练。具体来说，我们引入了RED，一种新颖的奖励重分配方法，它使用现成的奖励模型评估并为每个token分配特定的信用。利用这些细粒度的奖励可以增强模型对语言细微差别的理解，从而带来更精确的性能改进。值得注意的是，我们的方法不需要修改奖励模型或引入额外的训练步骤，从而产生最小的计算成本。跨各种数据集和任务的实验结果证明了我们方法的优越性。

🔬 方法详解

问题定义：现有RLHF方法在训练LLM时，通常使用奖励模型对整个生成序列进行评估，并给出一个单一的奖励值。这种序列到一的奖励方式忽略了序列中每个token对最终结果的贡献程度，导致奖励信号稀疏，难以有效指导模型训练。特别是对于长序列，这种问题更加突出。

核心思路：RED的核心思想是将序列级别的奖励分解到token级别，为每个token分配一个细粒度的奖励值。通过这种方式，模型可以更准确地了解哪些token对最终结果产生了积极或消极的影响，从而更好地学习语言的细微差别。这种细粒度的奖励信号可以更有效地指导模型的训练，提升性能。

技术框架：RED方法主要包含以下几个步骤：1) 使用LLM生成文本序列；2) 使用现成的奖励模型（无需修改）对整个序列进行评估，得到一个序列级别的奖励值；3) 使用RED算法将序列级别的奖励值重新分配给序列中的每个token，得到token级别的奖励值；4) 使用token级别的奖励值进行强化学习训练，优化LLM。整个流程无需额外的训练步骤，计算成本较低。

关键创新：RED的关键创新在于提出了一种有效的奖励重分配算法，可以将序列级别的奖励分解到token级别。与现有方法相比，RED不需要修改奖励模型，也不需要额外的训练步骤，因此具有更高的效率和更低的计算成本。此外，RED方法可以更精确地指导LLM的训练，提升语言理解能力。

关键设计：RED算法的具体实现细节未知，论文中可能没有详细描述奖励重分配的具体公式或策略。但是，可以推测其设计目标是：1) 确保所有token奖励的总和或平均值与原始序列奖励相一致；2) 考虑每个token对序列整体语义的贡献程度，例如，关键信息相关的token应该获得更高的奖励。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出的RED方法在多个数据集和任务上取得了显著的性能提升，证明了其有效性。具体的性能数据和对比基线未知，但摘要中明确指出RED方法优于现有方法，并且无需修改奖励模型或引入额外训练步骤，计算成本低。

🎯 应用场景

RED方法可广泛应用于各种需要使用RLHF进行LLM对齐的任务中，例如文本生成、对话系统、代码生成等。通过提供更细粒度的奖励信号，RED可以帮助LLM更好地理解人类偏好，生成更符合人类期望的文本。该方法具有计算成本低、易于实现的优点，有望成为RLHF训练LLM的有效工具。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning from human feedback (RLHF) offers a promising approach to aligning large language models (LLMs) with human preferences. Typically, a reward model is trained or supplied to act as a proxy for humans in evaluating generated responses during the reinforcement training phase. However, current reward models operate as sequence-to-one models, allocating a single, sparse, and delayed reward to an entire output sequence. This approach may overlook the significant contributions of individual tokens toward the desired outcome. To this end, we propose a more fine-grained, token-level guidance approach for RL training. Specifically, we introduce RED, a novel reward redistribition method that evaluates and assigns specific credit to each token using an off-the-shelf reward model. Utilizing these fine-grained rewards enhances the model's understanding of language nuances, leading to more precise performance improvements. Notably, our method does not require modifying the reward model or introducing additional training steps, thereby incurring minimal computational costs. Experimental results across diverse datasets and tasks demonstrate the superiority of our approach.