On-the-fly Preference Alignment via Principle-Guided Decoding

📄 arXiv: 2502.14204v1 📥 PDF

作者: Mingye Zhu, Yi Liu, Lei Zhang, Junbo Guo, Zhendong Mao

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-02-20

备注: Accepted to ICLR 2025

💡 一句话要点

提出OPAD，通过原则引导解码实现即时偏好对齐，无需微调。

🎯 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: 偏好对齐 原则引导解码 即时学习 人机交互 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有偏好对齐方法，如基于人类反馈的强化学习，计算成本高昂且需要大量数据，限制了其应用范围。
  2. OPAD通过在推理时进行原则引导解码，直接将模型输出与人类偏好对齐，无需额外的微调或训练。
  3. 实验结果表明，OPAD在通用和个性化对齐任务中表现优异，效率和效果均优于现有方法。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型领域的快速发展，使模型生成与人类价值观和偏好对齐变得越来越重要。 流行的方法，如基于人类反馈的强化学习，在引导模型方面取得了显著成功。 然而，这些方法需要大量的计算资源，效率低下，并且需要大量训练数据的收集，以适应人类偏好的多样性和多元性，这在实践中是不可行的。 这些限制极大地限制了特定任务和通用偏好对齐方法的范围和有效性。 在这项工作中，我们引入了通过原则引导解码的即时偏好对齐（OPAD），以在推理期间直接将模型输出与人类偏好对齐，从而无需微调。 我们的方法首先为原本不可行的优化问题设计一个替代解决方案，然后基于此替代方案设计一个原则引导的奖励函数。 最终对齐的策略是通过最大化这个定制的奖励来导出的，它利用了约束策略与其非约束对应策略之间的差异。 OPAD直接修改模型在推理过程中的预测，确保原则的遵守，而不会产生重新训练或微调的计算开销。 实验表明，OPAD在通用和个性化对齐任务中都取得了有竞争力的或更优越的性能，证明了其相对于最先进基线的效率和有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于人类反馈的强化学习（RLHF）等偏好对齐方法，需要大量的计算资源和训练数据，难以适应人类偏好的多样性和多元性。这限制了它们在实际应用中的效率和效果。因此，如何在不进行大量训练或微调的情况下，实现模型输出与人类偏好的有效对齐是一个关键问题。

核心思路：OPAD的核心思路是在推理阶段，通过原则引导解码，直接修改模型的预测结果，使其与人类偏好对齐。该方法首先构建一个替代解决方案，然后基于此设计一个原则引导的奖励函数。通过最大化这个奖励函数，利用约束策略和非约束策略之间的差异，实现偏好对齐。

技术框架：OPAD主要包含以下几个阶段：1) 替代解决方案构建：针对难以直接优化的偏好对齐问题，构建一个易于处理的替代方案。2) 原则引导奖励函数设计：基于替代方案，设计一个能够反映人类偏好的奖励函数。该奖励函数旨在引导模型生成符合特定原则的输出。3) 策略优化：通过最大化奖励函数，调整模型的预测结果，使其与人类偏好对齐。这一过程在推理阶段进行，无需重新训练或微调模型。

关键创新：OPAD的关键创新在于其“即时偏好对齐”的特性。与传统的需要大量训练数据和计算资源的偏好对齐方法不同，OPAD直接在推理阶段修改模型的预测结果，无需额外的训练或微调。这大大提高了偏好对齐的效率和灵活性。此外，通过原则引导的奖励函数，OPAD能够有效地将人类偏好融入到模型的生成过程中。

关键设计：OPAD的关键设计包括：1) 替代解决方案的选择：替代解决方案的选择需要根据具体的偏好对齐任务进行调整，以确保其能够有效地反映人类偏好。2) 奖励函数的设计：奖励函数的设计需要仔细考虑各种因素，例如偏好的强度、一致性和多样性。3) 策略优化算法的选择：策略优化算法的选择需要根据模型的特点和计算资源进行调整，以确保其能够有效地最大化奖励函数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，OPAD在通用和个性化对齐任务中均取得了优异的性能。与现有最先进的基线方法相比，OPAD在某些任务上取得了显著的提升，同时避免了大量的计算开销。这证明了OPAD在偏好对齐方面的有效性和效率。

🎯 应用场景

OPAD具有广泛的应用前景，例如个性化推荐系统、智能对话系统、内容生成等领域。它可以帮助模型生成更符合用户偏好和价值观的输出，提高用户满意度和体验。此外，OPAD还可以应用于道德风险控制、公平性保障等领域，确保模型生成的结果符合伦理规范和社会价值观。

📄 摘要（原文）

With the rapidly expanding landscape of large language models, aligning model generations with human values and preferences is becoming increasingly important. Popular alignment methods, such as Reinforcement Learning from Human Feedback, have shown significant success in guiding models with greater control. However, these methods require considerable computational resources, which is inefficient, and substantial collection of training data to accommodate the diverse and pluralistic nature of human preferences, which is impractical. These limitations significantly constrain the scope and efficacy of both task-specific and general preference alignment methods. In this work, we introduce On-the-fly Preference Alignment via Principle-Guided Decoding (OPAD) to directly align model outputs with human preferences during inference, eliminating the need for fine-tuning. Our approach involves first curating a surrogate solution to an otherwise infeasible optimization problem and then designing a principle-guided reward function based on this surrogate. The final aligned policy is derived by maximizing this customized reward, which exploits the discrepancy between the constrained policy and its unconstrained counterpart. OPAD directly modifies the model's predictions during inference, ensuring principle adherence without incurring the computational overhead of retraining or fine-tuning. Experiments show that OPAD achieves competitive or superior performance in both general and personalized alignment tasks, demonstrating its efficiency and effectiveness compared to state-of-the-art baselines.