CRPO: Confidence-Reward Driven Preference Optimization for Machine Translation

📄 arXiv: 2501.13927v1 📥 PDF

作者: Guofeng Cui, Pichao Wang, Yang Liu, Zemian Ke, Zhu Liu, Vimal Bhat

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2025-01-23

💡 一句话要点

提出CRPO方法，结合置信度和奖励优化机器翻译偏好学习，提升数据效率和翻译精度。

🎯 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: 机器翻译 偏好优化 强化学习 置信度学习 数据选择 语言模型 直接偏好优化 奖励模型

📋 核心要点

  1. 现有机器翻译偏好优化方法依赖高质量偏好数据，但获取成本高昂且质量难以保证。
  2. CRPO结合奖励和模型置信度，选择模型不确定或表现差的样本，提升数据利用率。
  3. 实验表明，CRPO在LLM和NLLB等模型上均优于现有方法，提升翻译精度和数据效率。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLMs)在自然语言处理任务中展现出巨大潜力，但由于预训练数据以英语为中心以及从人类反馈中进行强化学习(RLHF)的复杂性，它们在机器翻译(MT)中的应用仍然具有挑战性。直接偏好优化(DPO)作为一种更简单有效的替代方案已经出现，但其性能严重依赖于偏好数据的质量。为了解决这个问题，我们提出了一种新的方法，即置信度-奖励驱动的偏好优化(CRPO)，它结合了奖励分数和模型置信度来改进微调的数据选择。CRPO选择模型不确定或表现不佳的具有挑战性的句子对，从而实现更有效的学习。虽然主要为LLM设计，但CRPO也推广到像NLLB这样的编码器-解码器模型，证明了它的通用性。经验结果表明，CRPO在翻译准确性和数据效率方面都优于现有的方法，如RS-DPO、RSO和MBR score。

🔬 方法详解

问题定义：现有直接偏好优化（DPO）方法在机器翻译中的应用受限于偏好数据的质量。高质量的偏好数据难以获取，且模型容易过拟合高质量但数量有限的数据。现有方法未能充分利用模型自身的信息来指导数据选择，导致训练效率低下。

核心思路：CRPO的核心思想是利用模型自身的置信度信息来指导偏好数据的选择。具体来说，CRPO选择那些模型置信度较低或者表现不佳的句子对进行训练，因为这些句子对包含更多有价值的信息，可以帮助模型更好地学习翻译策略。通过关注模型的弱点，CRPO能够更有效地提升翻译性能。

技术框架：CRPO的整体框架基于DPO。首先，使用一个预训练的机器翻译模型。然后，对于每个句子对，计算模型对两个翻译结果的置信度得分和奖励得分。置信度得分反映了模型对翻译结果的确定程度，奖励得分反映了翻译结果的质量。CRPO根据置信度得分和奖励得分选择用于训练的句子对。最后，使用DPO算法对模型进行微调。

关键创新：CRPO的关键创新在于结合了模型置信度和奖励来指导偏好数据的选择。与传统的DPO方法只依赖奖励得分不同，CRPO考虑了模型自身的认知，从而能够更有效地选择有价值的训练数据。这种方法可以提高数据效率，并避免模型过拟合高质量但数量有限的数据。

关键设计：CRPO的关键设计包括：1) 置信度得分的计算方式，可以使用模型输出概率的熵或者其他置信度度量；2) 奖励得分的计算方式，可以使用BLEU、ROUGE等指标或者人工标注；3) 如何结合置信度得分和奖励得分来选择训练数据，例如，可以选择置信度较低且奖励得分较低的句子对，或者置信度较低但奖励得分较高的句子对。具体实现细节需要根据具体任务和数据集进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CRPO在翻译准确性和数据效率方面均优于现有方法，如RS-DPO、RSO和MBR score。具体来说，CRPO在多个翻译数据集上取得了显著的BLEU值提升，并且在相同性能下，CRPO所需的数据量更少，表明其具有更高的数据效率。CRPO在NLLB等编码器-解码器模型上的成功应用也证明了其通用性。

🎯 应用场景

CRPO方法可应用于各种机器翻译场景，尤其是在数据资源有限或需要快速迭代的场景下。该方法能够提升机器翻译模型的翻译质量和数据效率，降低人工标注成本，加速机器翻译系统的开发和部署。此外，CRPO的思路也可以推广到其他自然语言处理任务中，例如文本摘要、对话生成等。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have shown great potential in natural language processing tasks, but their application to machine translation (MT) remains challenging due to pretraining on English-centric data and the complexity of reinforcement learning from human feedback (RLHF). Direct Preference Optimization (DPO) has emerged as a simpler and more efficient alternative, but its performance depends heavily on the quality of preference data. To address this, we propose Confidence-Reward driven Preference Optimization (CRPO), a novel method that combines reward scores with model confidence to improve data selection for fine-tuning. CRPO selects challenging sentence pairs where the model is uncertain or underperforms, leading to more effective learning. While primarily designed for LLMs, CRPO also generalizes to encoder-decoder models like NLLB, demonstrating its versatility. Empirical results show that CRPO outperforms existing methods such as RS-DPO, RSO and MBR score in both translation accuracy and data efficiency.