Optimizing Alignment with Less: Leveraging Data Augmentation for Personalized Evaluation

📄 arXiv: 2412.07429v1 📥 PDF

作者: Javad Seraj, Mohammad Mahdi Mohajeri, Mohammad Javad Dousti, Majid Nili Ahmadabadi

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-12-10

💡 一句话要点

利用数据增强优化对齐：提升个性化评估中LLM与人类偏好的一致性

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

关键词: 个性化评估 数据增强 大型语言模型 人类偏好对齐 稀疏数据 自动评估 数学推理 LLM微调

📋 核心要点

  1. 现有LLM评估方法难以适应个性化评估，尤其是在数据稀缺的情况下，无法有效对齐人类偏好。
  2. 提出一种数据增强技术，通过选择更有效的样本来优化开放LLM与人类偏好的一致性。
  3. 实验表明，该方法在数学推理评估任务中，Pearson相关性较基线提升7%，较基础模型提升30%。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）的自动评估是当前的热门话题。然而，判断和评估任务通常是主观的，并受到多种因素的影响，这使得适应具有挑战性。虽然许多研究表明，最先进的专有LLM在与人类评估者相比具有强大的能力，但它们通常难以随着时间的推移适应参考评估者，这是实现个性化判断的要求。此外，许多工作试图将开放LLM应用为评判者或评估者，但这些努力经常忽略了使用稀缺数据的局限性。个性化判断本质上与有限的数据场景相关联，这在许多实际问题中很常见。本文旨在提出一种数据增强技术，从有限的数据中选择更有效的样本，以使开放LLM与人类偏好对齐。在数学推理评估任务中，我们的工作在Pearson相关性方面比基线提高了约7%，比基础模型（Llama3.1-8B-Instruct）提高了30%，这表明增强选择更有效的偏好数据使我们的方法能够超越基线方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在数据稀缺场景下，如何使开放域LLM更好地对齐人类偏好，从而实现更准确的个性化评估的问题。现有方法，特别是直接使用预训练LLM或简单微调，在数据量不足时难以有效捕捉人类主观判断的细微差别，导致评估结果与人类评估者存在较大偏差。

核心思路：论文的核心思路是通过数据增强，从有限的偏好数据中选择更具代表性和信息量的样本，用于训练或微调LLM，从而提高LLM对人类偏好的理解和对齐能力。这种选择性增强旨在克服数据稀疏带来的挑战，使模型能够从少量数据中学习到更多有用的信息。

技术框架：论文提出的技术框架主要包含以下几个阶段：1）收集有限的偏好数据，这些数据包含输入文本和人类评估者给出的评分或排序；2）应用数据增强技术，生成多个候选样本子集；3）评估每个候选子集对LLM对齐效果的潜在影响，选择最优子集；4）使用选定的最优子集对LLM进行微调或训练，使其更好地对齐人类偏好；5）评估微调后的LLM在个性化评估任务上的性能。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一种针对个性化评估场景的数据增强和选择策略。与传统的数据增强方法不同，该方法不是简单地增加数据量，而是侧重于选择更有效的样本，从而在数据稀缺的情况下也能显著提升LLM的对齐效果。这种选择性增强的思想更符合个性化评估的实际需求，即关注少量高质量的偏好数据。

关键设计：论文中数据增强的具体方法和选择策略是关键设计。具体的数据增强方法未知，但可以推测可能包括：1）基于文本生成的增强，例如使用LLM生成与原始文本相似但略有不同的变体；2）基于偏好标签的增强，例如对评分或排序进行微小的扰动，以模拟人类判断的不确定性。选择策略可能基于某种信息增益或模型性能指标，例如选择能够最大程度提高LLM预测准确率或与人类评估者相关性的样本子集。具体的损失函数和网络结构取决于所使用的LLM，但目标是最小化LLM预测与人类偏好之间的差异。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在数学推理评估任务中，Pearson相关性较基线（未进行数据增强的Llama3.1-8B-Instruct模型）提升了约7%，比基础模型（Llama3.1-8B-Instruct）提高了30%。这表明通过选择更有效的偏好数据进行增强，可以显著提升LLM在个性化评估任务中的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要个性化评估的领域，例如教育评估、产品评论分析、内容推荐系统和医疗诊断等。通过使LLM更好地对齐人类偏好，可以提高自动评估的准确性和可靠性，从而减少人工干预，提高效率，并为用户提供更个性化的服务。

📄 摘要（原文）

Automatic evaluation by large language models (LLMs) is a prominent topic today; however, judgment and evaluation tasks are often subjective and influenced by various factors, making adaptation challenging. While many studies demonstrate the capabilities of state-of-the-art proprietary LLMs in comparison to human evaluators, they often struggle to adapt to reference evaluators over time, a requirement for achieving personalized judgment. Additionally, numerous works have attempted to apply open LLMs as judges or evaluators, but these efforts frequently overlook the limitations of working with scarce data. Personalized judgment is inherently associated with limited data scenarios, which are common in many real-world problems. Our work aims to present a data augmentation technique to select a more effective sample from limited data in order to align an open LLM with human preference. Our work achieves approximately 7% improvements in Pearson correlation with a reference judge over the baseline,and 30% improvement over the base model (Llama3.1-8B-Instruct) in the mathematical reasoning evaluation task. demonstrating that augmenting selecting more effective preference data enables our approach to surpass baseline methods.