Multi-Response Preference Optimization with Augmented Ranking Dataset

📄 arXiv: 2412.07812v1 📥 PDF

作者: Hansle Gwon, Imjin Ahn, Young-Hak Kim, Sanghyun Park, Tae Joon Jun

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-12-10

💡 一句话要点

提出基于增强排序数据集的多响应偏好优化方法，提升LLM性能

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

关键词: 偏好优化 大型语言模型 数据增强 多响应学习 排序学习

📋 核心要点

  1. 偏好优化是提升LLM性能的关键，但构建高质量的偏好数据集极具挑战。
  2. 论文提出一种增强偏好优化数据集的新方法，并引入多响应偏好优化训练。
  3. 该方法能够同时学习多个响应，有望提升LLM在复杂任务中的表现。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）的最新进展显著，新模型不断超越其前身。这些进步得益于对各种训练机制的广泛研究。其中，偏好优化通过将人类偏好纳入训练过程，在提高LLMs的性能方面发挥了重要作用。然而，构建偏好优化数据集具有挑战性，并且优化过程对数据集质量高度敏感。在本研究中，我们提出了一种新颖的方法来增强偏好优化数据集。此外，我们还介绍了一种基于多响应的偏好优化训练方法，该方法能够同时学习多个响应。

🔬 方法详解

问题定义：偏好优化训练依赖于高质量的偏好数据集，但人工标注成本高昂且易引入偏差。现有方法难以有效利用有限的偏好数据，导致模型泛化能力不足，尤其是在处理复杂或多样的用户需求时，单响应的优化方式限制了模型的学习效率。

核心思路：论文的核心在于通过数据增强和多响应学习来提升偏好优化训练的效率和效果。数据增强旨在扩充偏好数据集，缓解数据稀疏问题。多响应学习则允许模型同时学习多个可能的输出，从而更全面地理解用户偏好。

技术框架：该方法包含两个主要组成部分：一是偏好数据集增强模块，用于生成更多样化的训练数据；二是多响应偏好优化训练模块，该模块利用增强后的数据集，同时学习多个响应，并根据用户偏好进行排序和优化。整体流程为：首先，利用原始偏好数据集进行增强；然后，将增强后的数据集用于多响应偏好优化训练，最终得到一个能够生成高质量、符合用户偏好的LLM。

关键创新：关键创新在于将数据增强和多响应学习结合起来，用于偏好优化训练。传统方法通常只关注单响应的优化，而该方法能够同时学习多个响应，从而更全面地捕捉用户偏好。此外，数据增强模块能够有效缓解数据稀疏问题，提高模型的泛化能力。

关键设计：数据增强模块的具体实现方式未知，可能包括生成对抗网络（GANs）或基于规则的转换等。多响应偏好优化训练模块可能采用排序损失函数，例如pairwise ranking loss或listwise ranking loss，用于衡量不同响应之间的优劣关系。具体的网络结构和参数设置未知，但可以推测会采用Transformer架构，并针对多响应学习进行优化。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出了一种增强偏好优化数据集的新方法，并引入了多响应偏好优化训练。具体实验结果未知，但可以预期该方法能够有效提升LLM的性能，尤其是在处理复杂或多样的用户需求时。通过数据增强和多响应学习，模型能够更好地理解用户偏好，生成更符合用户期望的响应。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种需要个性化响应的LLM应用场景，例如智能客服、对话生成、内容推荐等。通过提升LLM对用户偏好的理解和建模能力，可以显著改善用户体验，提高任务完成效率。未来，该方法有望进一步扩展到多模态场景，例如图像生成、视频理解等。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in Large Language Models (LLMs) have been remarkable, with new models consistently surpassing their predecessors. These advancements are underpinned by extensive research on various training mechanisms. Among these, Preference Optimization has played a significant role in improving the performance of LLMs by incorporating human preferences into the training process. However, constructing preference optimization datasets is challenging and the optimization process is highly sensitive to the dataset quality. In this study, we propose a novel approach to augment Preference Optimization datasets. Additionally, we introduce a Multi-response-based Preference Optimization training method that enables the simultaneous learning of multiple responses.