EMORL: Ensemble Multi-Objective Reinforcement Learning for Efficient and Flexible LLM Fine-Tuning

📄 arXiv: 2505.02579v3 📥 PDF

作者: Lingxiao Kong, Cong Yang, Susanne Neufang, Oya Deniz Beyan, Zeyd Boukhers

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-05-05 (更新: 2025-07-09)

备注: 14 pages, 9 figures, accepted by the SIGDIAL 2025 conference

💡 一句话要点

提出EMORL框架以解决多目标强化学习的效率与灵活性问题

🎯 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: 多目标强化学习 大语言模型 集成学习 微调 可解释性

📋 核心要点

  1. 现有的多目标强化学习方法在目标平衡、训练效率和可解释性等方面存在显著挑战。
  2. EMORL框架通过集成学习原理，优化多个模型的微调和聚合过程，以提高效率和灵活性。
  3. 在PAIR和Psych8k数据集上的实验表明，EMORL在训练消耗和可扩展性方面优于现有基线，且性能稳定。

📝 摘要（中文）

近年来，强化学习在大语言模型微调中的应用展现出解决多目标任务的潜力，但仍面临目标平衡、训练效率低、可扩展性差和可解释性有限等挑战。本文提出了一种集成多目标强化学习框架EMORL，旨在通过优化多个模型的聚合来提高微调的效率和灵活性。该方法首次聚合了个体模型的隐藏状态，结合了多个目标的上下文信息，并通过分层网格搜索算法识别最佳加权组合。实验结果表明，EMORL在顾问反思生成任务中表现出显著的训练消耗降低和更稳定的性能，且在多个目标上的表现可比。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多目标强化学习在大语言模型微调中的效率与灵活性问题。现有方法在目标平衡、训练效率和可解释性方面存在显著不足。

核心思路：EMORL框架通过集成学习的方式，微调多个模型并在微调后优化它们的聚合，以提高整体性能和灵活性。该设计旨在有效利用多个目标的上下文信息。

技术框架：EMORL的整体架构包括多个模型的独立微调阶段和后续的聚合阶段。通过分层网格搜索算法，识别最佳的加权组合以优化模型输出。

关键创新：EMORL的主要创新在于首次聚合个体模型的隐藏状态，结合多个目标的上下文信息，从而提升了模型的效率和可解释性。

关键设计：在参数设置上，采用了分层网格搜索算法来确定加权组合，损失函数设计上考虑了多目标的平衡，网络结构则支持隐藏状态的有效聚合。

📊 实验亮点

EMORL在顾问反思生成任务中的实验结果显示，训练消耗显著降低至$17,529 ext{±}1,650$数据点和$6,573 ext{±}147.43$秒，且在可扩展性和可解释性方面表现优异，性能在多个目标上与现有基线相当。

🎯 应用场景

EMORL框架具有广泛的应用潜力，尤其在需要处理多目标任务的领域，如智能对话系统、个性化推荐和教育辅导等。其提高的训练效率和灵活性将推动大语言模型在实际应用中的落地，提升用户体验和系统性能。

📄 摘要（原文）

Recent advances in reinforcement learning (RL) for large language model (LLM) fine-tuning show promise in addressing multi-objective tasks but still face significant challenges, including competing objective balancing, low training efficiency, poor scalability, and limited explainability. Leveraging ensemble learning principles, we introduce an Ensemble Multi-Objective RL (EMORL) framework that fine-tunes multiple models with individual objectives while optimizing their aggregation after the fine-tuning to improve efficiency and flexibility. Our method is the first to aggregate the hidden states of individual models, incorporating contextual information from multiple objectives. This approach is supported by a hierarchical grid search algorithm that identifies optimal weighted combinations. We evaluate EMORL on counselor reflection generation tasks, using text classification models to score the generations and provide rewards during RL fine-tuning. Through comprehensive experiments on the PAIR and Psych8k datasets, we demonstrate the advantages of EMORL against existing baselines: significantly lower and more stable training consumption ($17,529\pm 1,650$ data points and $6,573\pm 147.43$ seconds), improved scalability and explainability, and comparable performance across multiple objectives.