Segmenting Text and Learning Their Rewards for Improved RLHF in Language Model

📄 arXiv: 2501.02790v1 📥 PDF

作者: Yueqin Yin, Shentao Yang, Yujia Xie, Ziyi Yang, Yuting Sun, Hany Awadalla, Weizhu Chen, Mingyuan Zhou

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-01-06

💡 一句话要点

提出基于文本片段奖励的强化学习方法，提升语言模型的人工反馈对齐效果

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 人工反馈强化学习 语言模型 文本片段 奖励模型 序列生成

📋 核心要点

  1. 传统RLHF方法忽略LM生成的序列性，易受奖励稀疏影响；Token级别RLHF奖励分配可能过于精细。
  2. 提出片段级别奖励模型，为语义完整的文本片段分配奖励，兼顾序列性和奖励密度。
  3. 通过动态文本分割、位置感知归一化和奖励插值，在多个RLHF基准测试中取得优异表现。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于文本片段奖励的强化学习方法，用于改进语言模型中的人工反馈强化学习（RLHF）。传统的RLHF方法通常采用bandit策略，忽略了语言模型生成的序列特性，并可能面临奖励稀疏问题。虽然最近的研究提出了token级别的密集RLHF，但将每个token视为一个动作可能导致奖励分配过于精细。为了兼顾两者的优点，本文训练并利用一个片段级别的奖励模型，该模型为跨越一小段token序列的每个语义完整的文本片段分配奖励。在奖励学习方面，该方法允许动态文本分割，并与标准序列偏好数据集兼容。为了针对片段奖励进行有效的基于RL的LM训练，本文将经典的标量bandit奖励归一化器推广到位置感知归一化函数，并对片段奖励进行插值以进一步密集化。实验结果表明，该方法在AlpacaEval 2.0、Arena-Hard和MT-Bench三个流行的LM策略RLHF基准测试中表现出色。消融研究进一步证明了该方法的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有RLHF方法，如bandit方法，忽略了语言模型生成的序列特性，导致奖励稀疏。而token级别的RLHF虽然奖励密集，但奖励分配过于精细，难以有效指导模型训练。因此，需要一种能够兼顾序列性和奖励密度的RLHF方法。

核心思路：本文的核心思路是引入文本片段（segment）级别的奖励模型。将一段连续的、语义完整的文本片段作为一个整体进行奖励，既考虑了序列信息，又避免了奖励过于稀疏或过于精细的问题。通过学习片段级别的奖励，可以更有效地指导语言模型的生成过程。

技术框架：整体框架包括三个主要部分：1) 动态文本分割模块，用于将生成的文本分割成语义完整的片段；2) 片段奖励模型，用于为每个片段分配奖励；3) 基于强化学习的语言模型训练模块，利用片段奖励优化语言模型的生成策略。在训练过程中，首先使用序列偏好数据集训练片段奖励模型，然后使用强化学习算法（如PPO）优化语言模型，目标是最大化片段奖励。

关键创新：本文的关键创新在于提出了片段级别的奖励模型，并设计了相应的训练方法。与传统的bandit方法和token级别方法相比，片段级别奖励模型能够更好地捕捉语言生成的序列性和语义完整性。此外，本文还提出了位置感知归一化函数和奖励插值方法，进一步提高了训练的稳定性和效率。

关键设计：在动态文本分割方面，可以使用基于规则或基于模型的分割方法。在片段奖励模型方面，可以使用Transformer等神经网络结构，输入为文本片段，输出为奖励值。在强化学习训练方面，可以使用PPO算法，并结合位置感知归一化函数和奖励插值方法，以提高训练效果。位置感知归一化函数可以根据片段在序列中的位置调整奖励的归一化参数，奖励插值方法可以将片段奖励分配到片段内的每个token上，从而进一步提高奖励的密度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在AlpacaEval 2.0、Arena-Hard和MT-Bench三个流行的RLHF基准测试中表现出色，证明了其有效性。具体来说，该方法在多个指标上超越了现有的RLHF方法，例如在AlpacaEval 2.0上取得了显著的提升。消融研究进一步验证了片段级别奖励模型以及位置感知归一化函数和奖励插值方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要人工反馈对齐的语言模型应用场景，例如对话系统、文本摘要、机器翻译等。通过更有效地利用人工反馈，可以提高语言模型的生成质量和用户满意度，使其更好地服务于人类需求。未来，该方法还可以扩展到其他序列生成任务中，例如语音合成、视频生成等。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning from human feedback (RLHF) has been widely adopted to align language models (LMs) with human preference. Prior RLHF works typically take a bandit formulation, which, though intuitive, ignores the sequential nature of LM generation and can suffer from the sparse reward issue. While recent works propose dense token-level RLHF, treating each token as an action may be oversubtle to proper reward assignment. In this paper, we seek to get the best of both by training and utilizing a segment-level reward model, which assigns a reward to each semantically complete text segment that spans over a short sequence of tokens. For reward learning, our method allows dynamic text segmentation and compatibility with standard sequence-preference datasets. For effective RL-based LM training against segment reward, we generalize the classical scalar bandit reward normalizers into location-aware normalizer functions and interpolate the segment reward for further densification. With these designs, our method performs competitively on three popular RLHF benchmarks for LM policy: AlpacaEval 2.0, Arena-Hard, and MT-Bench. Ablation studies are conducted to further demonstrate our method.