LongDPO: Unlock Better Long-form Generation Abilities for LLMs via Critique-augmented Stepwise Information

📄 arXiv: 2502.02095v2 📥 PDF

作者: Bowen Ping, Jiali Zeng, Fandong Meng, Shuo Wang, Jie Zhou, Shanghang Zhang

分类: cs.CL

发布日期: 2025-02-04 (更新: 2025-05-20)

备注: ACL 2025

💡 一句话要点

LongDPO：通过评论增强的逐步信息，提升LLM的长文本生成能力

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

关键词: 长文本生成 过程监督 蒙特卡洛树搜索 偏好学习 直接偏好优化

📋 核心要点

  1. 现有长文本生成模型缺乏对生成过程的细粒度反馈，导致生成内容质量不高，无法完全满足用户需求。
  2. LongDPO通过引入过程监督，利用蒙特卡洛树搜索和外部评论来优化生成过程中的每一步，从而提升长文本质量。
  3. 实验表明，LongDPO在长文本生成任务上显著提升了生成文本的长度和质量，同时保持了在通用任务上的性能。

📝 摘要（中文）

长文本生成对于学术论文写作和仓库级代码生成至关重要。然而，包括GPT-4o在内的现有模型仍然表现出不尽如人意的性能。现有利用结果监督进行偏好学习的方法通常无法为扩展的上下文提供详细的反馈。这种不足可能导致内容不能完全满足查询要求，从而导致诸如长度偏差和质量下降等问题。在本文中，我们提出通过结合过程监督来增强长文本生成。我们采用蒙特卡洛树搜索来收集逐步偏好对，并利用全局记忆池来保持一致性。为了解决次优候选选择的问题，我们整合了外部评论来改进和提高偏好对的质量。最后，我们使用收集到的逐步偏好对应用步级DPO。实验结果表明，我们的方法提高了长文本生成基准上的长度和质量，并且在各种模型骨干上几乎无损地保持了一般基准上的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决长文本生成任务中，现有模型因缺乏细粒度反馈而导致的生成质量问题，具体表现为长度偏差和内容质量下降。现有方法主要依赖于结果监督，无法对生成过程中的每一步进行优化，导致最终生成结果不尽如人意。

核心思路：论文的核心思路是通过引入过程监督，对长文本生成过程中的每一步进行优化。具体而言，通过蒙特卡洛树搜索（MCTS）来探索不同的生成路径，并利用外部评论来评估和改进每一步的生成结果，从而获得更优的逐步偏好对。

技术框架：LongDPO的整体框架包括以下几个主要模块：1) 使用蒙特卡洛树搜索（MCTS）生成候选文本；2) 利用全局记忆池维护生成过程的一致性；3) 引入外部评论对候选文本进行评估和改进；4) 使用步级DPO（Direct Preference Optimization）算法，基于收集到的逐步偏好对来优化模型。

关键创新：LongDPO的关键创新在于引入了过程监督，通过MCTS和外部评论来优化长文本生成过程中的每一步。与现有方法相比，LongDPO能够提供更细粒度的反馈，从而更好地指导模型的生成过程。此外，利用外部评论来改进偏好对的质量也是一个重要的创新点。

关键设计：在技术细节方面，论文采用了蒙特卡洛树搜索来探索不同的生成路径，并使用全局记忆池来保持生成过程的一致性。外部评论的具体实现方式未知，但其目的是对候选文本进行评估和改进。步级DPO算法的具体参数设置和损失函数也未在摘要中详细说明，需要查阅论文全文。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LongDPO在长文本生成基准上显著提升了生成文本的长度和质量。具体而言，LongDPO在多个长文本生成任务上取得了优于现有方法的性能，并且在通用任务上保持了几乎无损的性能。这些结果表明，LongDPO是一种有效的长文本生成方法。

🎯 应用场景

LongDPO具有广泛的应用前景，可以应用于学术论文写作、报告生成、代码生成等需要长文本生成能力的领域。该方法可以显著提升生成文本的质量和长度，从而提高工作效率和用户满意度。未来，LongDPO还可以应用于智能客服、对话系统等领域，生成更自然、更流畅的对话内容。

📄 摘要（原文）

Long-form generation is crucial for academic writing papers and repo-level code generation. Despite this, current models, including GPT-4o, still exhibit unsatisfactory performance. Existing methods that utilize preference learning with outcome supervision often fail to provide detailed feedback for extended contexts. This shortcoming can lead to content that does not fully satisfy query requirements, resulting in issues like length deviations, and diminished quality. In this paper, we propose enhancing long-form generation by incorporating process supervision. We employ Monte Carlo Tree Search to gather stepwise preference pairs, utilizing a global memory pool to maintain consistency. To address the issue of suboptimal candidate selection, we integrate external critiques to refine and improve the quality of the preference pairs. Finally, we apply step-level DPO using the collected stepwise preference pairs. Experimental results show that our method improves length and quality on long-form generation benchmarks, with almost lossless performance on general benchmarks across various model backbones.