SPRI: Aligning Large Language Models with Context-Situated Principles

📄 arXiv: 2502.03397v2 📥 PDF

作者: Hongli Zhan, Muneeza Azmat, Raya Horesh, Junyi Jessy Li, Mikhail Yurochkin

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-02-05 (更新: 2025-05-29)

备注: Forty-Second International Conference on Machine Learning (ICML 2025) Camera-Ready Version

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

SPRI：通过情境化原则对齐大型语言模型，无需人工干预。

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

关键词: 大型语言模型对齐 情境化原则 自动原则生成 价值观对齐 合成数据生成

📋 核心要点

  1. 现有方法依赖通用规则对齐LLM，难以适应具体情境，需要大量人工干预。
  2. SPRI框架自动为每个输入查询生成情境化原则，并以此对齐LLM的响应。
  3. 实验表明，SPRI在复杂任务中性能与专家相当，并能提升LLM的真实性。

📝 摘要（中文）

为了使大型语言模型能够整合和反映人类价值观，尤其是在需要复杂人工监督的任务中，依赖人类专家提供特定情境的指导既耗费资源又耗费时间。先前的工作利用预定义的规则或原则来引导模型的行为。然而，这些原则往往是通用的，难以适应每个单独的输入查询或情境。本文提出了情境化原则（SPRI）框架，该框架几乎不需要人工干预，旨在为每个输入查询实时自动生成指导原则，并利用这些原则来对齐每个响应。我们在三个任务上评估了SPRI，结果表明：1) SPRI可以在复杂的领域特定任务中推导出与专家制定的原则相当的性能；2) SPRI生成的原则可以产生优于先前LLM-as-a-judge框架的实例特定规则；3) 使用SPRI生成合成SFT数据可以显著提高真实性。我们发布了我们的代码和模型生成结果。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型对齐方法依赖于预定义的、通用的规则或原则，这些规则缺乏对具体情境的适应性。在需要复杂人工监督的任务中，依赖人工专家进行情境化指导既昂贵又耗时。因此，如何自动生成情境化的指导原则，并利用这些原则来对齐LLM的响应，是一个亟待解决的问题。

核心思路：SPRI的核心思路是，针对每个具体的输入查询，实时地、自动地生成一组情境化的指导原则。这些原则不是预先设定的，而是根据当前输入动态生成的，因此能够更好地适应具体情境。然后，利用这些情境化的原则来引导LLM的响应生成过程，从而实现更好的对齐效果。

技术框架：SPRI框架主要包含以下几个阶段：1) 原则生成阶段：针对给定的输入查询，利用LLM生成一组情境化的指导原则。2) 响应生成阶段：利用生成的指导原则，引导LLM生成相应的响应。3) 评估阶段：对生成的响应进行评估，判断其是否符合生成的指导原则。整个流程无需人工干预，可以自动地为每个输入查询生成指导原则，并利用这些原则来对齐LLM的响应。

关键创新：SPRI最重要的创新点在于其能够自动地、实时地生成情境化的指导原则。与现有方法依赖于预定义的通用规则不同，SPRI能够根据具体的输入查询动态生成指导原则，从而更好地适应具体情境。这种动态生成指导原则的能力，使得SPRI能够在各种复杂的任务中取得良好的效果。

关键设计：SPRI的关键设计包括：1) 使用LLM作为原则生成器，利用其强大的生成能力来生成情境化的指导原则。2) 设计合适的prompt，引导LLM生成高质量的指导原则。3) 使用合适的评估指标，评估生成的响应是否符合指导原则。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中没有详细描述，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SPRI在三个任务上进行了评估，结果表明：1) 在复杂的领域特定任务中，SPRI可以推导出与专家制定的原则相当的性能；2) SPRI生成的原则可以产生优于先前LLM-as-a-judge框架的实例特定规则；3) 使用SPRI生成合成SFT数据可以显著提高真实性。这些实验结果表明，SPRI是一种有效的LLM对齐方法。

🎯 应用场景

SPRI框架可应用于各种需要LLM与人类价值观对齐的场景，例如：自动驾驶、医疗诊断、法律咨询等。通过自动生成情境化的指导原则，SPRI可以帮助LLM更好地理解人类意图，生成更安全、更可靠的响应，从而提高LLM在这些领域的应用价值。未来，SPRI还可以扩展到其他模态，例如图像、视频等，实现多模态的对齐。

📄 摘要（原文）

Aligning Large Language Models to integrate and reflect human values, especially for tasks that demand intricate human oversight, is arduous since it is resource-intensive and time-consuming to depend on human expertise for context-specific guidance. Prior work has utilized predefined sets of rules or principles to steer the behavior of models (Bai et al., 2022; Sun et al., 2023). However, these principles tend to be generic, making it challenging to adapt them to each individual input query or context. In this work, we present Situated-PRInciples (SPRI), a framework requiring minimal or no human effort that is designed to automatically generate guiding principles in real-time for each input query and utilize them to align each response. We evaluate SPRI on three tasks, and show that 1) SPRI can derive principles in a complex domain-specific task that leads to on-par performance as expert-crafted ones; 2) SPRI-generated principles lead to instance-specific rubrics that outperform prior LLM-as-a-judge frameworks; 3) using SPRI to generate synthetic SFT data leads to substantial improvement on truthfulness. We release our code and model generations at https://github.com/honglizhan/SPRI-public.