Energy-Based Reward Models for Robust Language Model Alignment

📄 arXiv: 2504.13134v2 📥 PDF

作者: Anamika Lochab, Ruqi Zhang

分类: cs.CL, cs.LG, stat.ML

发布日期: 2025-04-17 (更新: 2025-08-05)

备注: Accepted by COLM 2025

💡 一句话要点

提出基于能量的奖励模型EBRM，提升语言模型对齐的鲁棒性和泛化性。

🎯 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: 奖励模型 语言模型对齐 能量模型 鲁棒性 泛化性 对比学习 后处理 强化学习

📋 核心要点

  1. 现有奖励模型难以捕捉复杂人类偏好，泛化能力不足，易受噪声数据影响。
  2. EBRM通过显式建模奖励分布，利用冲突感知过滤和噪声感知训练，提升模型鲁棒性。
  3. 实验表明，EBRM在安全对齐任务上提升显著，并能有效延迟奖励黑客行为。

📝 摘要（中文）

奖励模型（RM）对于将大型语言模型（LLM）与人类偏好对齐至关重要。然而，它们常常难以捕捉复杂的人类偏好并泛化到未见过的数据。为了解决这些挑战，我们引入了基于能量的奖励模型（EBRM），这是一个轻量级的后处理优化框架，旨在增强RM的鲁棒性和泛化能力。EBRM显式地建模奖励分布，捕捉人类偏好中的不确定性，并减轻噪声或未对齐标注的影响。它通过冲突感知的数据过滤、标签噪声感知的对比训练和混合初始化来实现这一点。值得注意的是，EBRM无需重新训练即可增强RM，使其在不同的模型和任务中具有计算效率和适应性。在RM基准上的实证评估表明，在鲁棒性和泛化方面都有显著改进，与标准RM相比，在安全关键的对齐任务中实现了高达5.97%的改进。此外，强化学习实验证实，我们优化的奖励提高了对齐质量，有效地延迟了奖励黑客行为。这些结果表明，我们的方法是现有RM和对齐管道的可扩展且有效的增强。

🔬 方法详解

问题定义：现有奖励模型在对齐大型语言模型（LLM）时，面临着难以捕捉复杂人类偏好、泛化能力不足以及容易受到噪声或未对齐标注影响的问题。这些问题导致模型在实际应用中表现不稳定，甚至可能产生有害或不符合人类价值观的输出。现有方法通常依赖于直接的奖励预测，忽略了人类偏好中的不确定性，并且对数据质量高度敏感。

核心思路：EBRM的核心思路是通过显式地建模奖励的概率分布，而不是仅仅预测一个单一的奖励值，来捕捉人类偏好中的不确定性。这种基于能量的模型能够更好地处理噪声数据和未对齐的标注，从而提高奖励模型的鲁棒性和泛化能力。通过学习奖励的能量函数，EBRM可以识别并过滤掉冲突数据，并利用对比学习来增强模型对真实偏好的学习。

技术框架：EBRM是一个后处理优化框架，可以应用于现有的奖励模型。其主要包含三个阶段：1) 冲突感知的数据过滤：识别并移除训练数据中存在冲突或不一致的样本，以减少噪声的影响。2) 标签噪声感知的对比训练：使用对比学习方法，鼓励模型区分真实偏好和噪声数据，从而提高模型的鲁棒性。3) 混合初始化：结合预训练奖励模型和随机初始化，以加速训练过程并提高模型的性能。

关键创新：EBRM最重要的技术创新在于其显式地建模奖励分布，并利用能量函数来捕捉人类偏好中的不确定性。与传统的奖励模型相比，EBRM能够更好地处理噪声数据和未对齐的标注，从而提高模型的鲁棒性和泛化能力。此外，EBRM的后处理特性使其可以应用于各种现有的奖励模型，而无需重新训练。

关键设计：EBRM的关键设计包括：1) 使用能量函数来建模奖励分布，能量函数通常是一个神经网络，其输出表示奖励的能量值。2) 使用对比损失函数来训练模型，对比损失函数鼓励模型将真实偏好的能量值降低，并将噪声数据的能量值升高。3) 使用冲突感知的数据过滤方法，例如基于互信息的过滤方法，来识别并移除训练数据中的冲突样本。4) 使用混合初始化策略，例如将预训练奖励模型的权重与随机初始化的权重进行加权平均，以加速训练过程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，EBRM在RM基准测试中取得了显著的性能提升，在安全关键的对齐任务中实现了高达5.97%的改进。此外，强化学习实验证实，EBRM优化的奖励能够有效延迟奖励黑客行为，表明其能够提高对齐质量。这些结果表明，EBRM是一种有效且可扩展的奖励模型增强方法。

🎯 应用场景

EBRM可广泛应用于各种需要将大型语言模型与人类偏好对齐的场景，如对话系统、文本生成、内容推荐等。通过提高奖励模型的鲁棒性和泛化能力，EBRM可以帮助构建更安全、更可靠、更符合人类价值观的AI系统。此外，EBRM的后处理特性使其易于集成到现有的对齐管道中，具有很高的实际应用价值。

📄 摘要（原文）

Reward models (RMs) are essential for aligning Large Language Models (LLMs) with human preferences. However, they often struggle with capturing complex human preferences and generalizing to unseen data. To address these challenges, we introduce Energy-Based Reward Model (EBRM), a lightweight post-hoc refinement framework that enhances RM robustness and generalization. EBRM models the reward distribution explicitly, capturing uncertainty in human preferences and mitigating the impact of noisy or misaligned annotations. It achieves this through conflict-aware data filtering, label-noise-aware contrastive training, and hybrid initialization. Notably, EBRM enhances RMs without retraining, making it computationally efficient and adaptable across different models and tasks. Empirical evaluations on RM benchmarks demonstrate significant improvements in both robustness and generalization, achieving up to a 5.97% improvement in safety-critical alignment tasks compared to standard RMs. Furthermore, reinforcement learning experiments confirm that our refined rewards enhance alignment quality, effectively delaying reward hacking. These results demonstrate our approach as a scalable and effective enhancement for existing RMs and alignment pipelines. The code is available at EBRM.