UC-MOA: Utility-Conditioned Multi-Objective Alignment for Distributional Pareto-Optimality

📄 arXiv: 2503.10669v2 📥 PDF

作者: Zelei Cheng, Xin-Qiang Cai, Yuting Tang, Pushi Zhang, Boming Yang, Masashi Sugiyama, Xinyu Xing

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-03-10 (更新: 2025-05-19)

备注: Language Modeling, Machine Learning for NLP, Distributional Pareto-Optimal

💡 一句话要点

提出UC-MOA框架，通过效用函数调节实现LLM在多目标对齐上的分布帕累托最优

🎯 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: 强化学习 人类反馈 大型语言模型 多目标优化 帕累托最优

📋 核心要点

  1. 现有RLHF方法难以捕捉人类偏好的多维度和分布式的细微差别，且存在数值敏感性或计算成本高的问题。
  2. UC-MOA框架利用非线性效用函数将用户偏好转化为符号token，调节单个LLM，降低数值推理难度和训练开销。
  3. 实验结果表明，UC-MOA能够实现更好的帕累托前沿，并在复杂奖励维度上实现更稳健的对齐。

📝 摘要（中文）

从人类反馈中进行强化学习（RLHF）已成为使大型语言模型（LLM）与人类价值观对齐的基石。然而，现有方法难以捕捉人类偏好的多维度、分布式的细微差别。诸如RiC等直接将原始奖励值注入提示的方法面临显著的数值敏感性问题，例如LLM可能无法区分9.11和9.8，而MORLHF、Rewarded Soups和MODPO等替代方案通过训练多个模型而产生高昂的计算成本。本文介绍了效用函数调节的多目标对齐（UC-MOA），这是一个新颖的框架，克服了这些限制。我们的方法利用一组多样化的、严格递增的非线性效用函数将用户指定的偏好转换为符号token，然后用于调节单个LLM。这种设计不仅减轻了数值推理的挑战，而且大大降低了训练开销，从而产生在复杂奖励维度上实现卓越帕累托前沿和稳健对齐的模型。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于人类反馈的强化学习方法在对齐大型语言模型时，难以有效处理人类偏好的多维度特性，并且对奖励值的数值差异敏感。直接注入奖励值的方法（如RiC）容易混淆相似的数值，而训练多个模型的方法（如MORLHF）则计算成本过高。因此，需要一种既能捕捉人类偏好的细微差别，又能降低计算复杂度的对齐方法。

核心思路：UC-MOA的核心思路是将连续的奖励值通过一组非线性效用函数映射为离散的符号token。这些token代表了不同偏好程度，然后作为条件输入到LLM中。通过这种方式，模型不再直接处理原始的数值奖励，而是学习基于符号化偏好的行为，从而降低了数值推理的难度。同时，由于只需要训练单个模型，计算成本也大大降低。

技术框架：UC-MOA框架主要包含以下几个步骤：1) 效用函数定义：定义一组严格递增的非线性效用函数，将连续的奖励值映射到不同的效用水平。2) 偏好token生成：根据用户指定的偏好（即奖励值），利用效用函数计算对应的效用水平，并生成相应的符号token。3) LLM条件训练：将生成的偏好token作为条件输入到LLM中，训练模型生成符合该偏好的文本。4) 帕累托前沿评估：评估模型在不同奖励维度上的表现，并计算帕累托前沿，以衡量模型的多目标优化能力。

关键创新：UC-MOA的关键创新在于使用效用函数将连续奖励值转换为离散的符号token，从而避免了LLM直接处理数值奖励带来的数值敏感性问题。与现有方法相比，UC-MOA不需要训练多个模型，大大降低了计算成本，同时能够更好地捕捉人类偏好的细微差别。

关键设计：UC-MOA的关键设计包括：1) 效用函数选择：选择合适的非线性效用函数至关重要，需要保证其严格递增，并且能够有效区分不同的效用水平。论文中可能使用了Sigmoid或指数函数等。2) token数量：token的数量决定了模型能够区分的偏好程度，需要根据具体应用场景进行调整。3) LLM架构：可以使用现有的LLM架构，如Transformer，并在输入层添加偏好token的嵌入层，以便模型能够理解和利用这些token。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

UC-MOA在实验中展现出优于现有方法的帕累托前沿性能，表明其在多目标优化方面具有更强的能力。与直接注入奖励值的方法相比，UC-MOA能够更有效地避免数值敏感性问题，并在复杂奖励维度上实现更稳健的对齐。此外，UC-MOA通过训练单个模型，显著降低了计算成本，使其更易于部署和应用。

🎯 应用场景

UC-MOA框架可广泛应用于需要对齐LLM与人类价值观的场景，例如对话系统、内容生成、智能助手等。通过该框架，可以训练出能够更好地理解和满足用户偏好的LLM，从而提高用户满意度和使用体验。此外，该方法还可以应用于多目标优化问题，例如在生成文本时同时考虑流畅性、信息量和安全性等多个目标。

📄 摘要（原文）

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) has become a cornerstone for aligning large language models (LLMs) with human values. However, existing approaches struggle to capture the multi-dimensional, distributional nuances of human preferences. Methods such as RiC that directly inject raw reward values into prompts face significant numerical sensitivity issues--for instance, LLMs may fail to distinguish between 9.11 and 9.8--while alternatives like MORLHF, Rewarded Soups, and MODPO incur high computational costs by training multiple models. In this work, we introduce Utility-Conditioned Multi-Objective Alignment (UC-MOA), a novel framework that overcomes these limitations. Our approach leverages a diverse set of strictly increasing, non-linear utility functions to transform user-specified preferences into symbolic tokens, which are then used to condition a single LLM. This design not only mitigates numerical reasoning challenges but also substantially reduces training overhead, yielding models that achieve superior Pareto fronts and robust alignment across complex reward dimensions.