Intuitionistic Fuzzy Sets for Large Language Model Data Annotation: A Novel Approach to Side-by-Side Preference Labeling

📄 arXiv: 2505.24199v1 📥 PDF

作者: Yimin Du

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-30

备注: 7 pages

💡 一句话要点

提出基于直觉模糊集的偏好标注方法以解决人类偏好数据不确定性问题

🎯 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: 直觉模糊集 人类偏好标注 大型语言模型 数据质量 偏好建模 聚合方法 标注者分歧 强化学习

📋 核心要点

  1. 现有的并排标注方法在处理人类偏好时面临不确定性和标注者分歧等挑战，影响数据质量。
  2. 本文提出基于直觉模糊集的标注协议，能够更细致地建模人类偏好，并开发聚合方法以处理标注者之间的分歧。
  3. 实验结果表明，IFS方法在多个数据集上显著提高了标注一致性，减少了标注时间，并提升了模型在下游任务中的表现。

📝 摘要（中文）

人类偏好数据的质量对于训练和评估大型语言模型（LLMs）至关重要，尤其是在基于人类反馈的强化学习（RLHF）和直接偏好优化（DPO）场景中。传统的并排（SBS）标注方法常常面临固有的不确定性、标注者之间的分歧以及偏好判断的复杂性。本文提出了一种基于直觉模糊集（IFS）的新框架，用于建模和聚合LLM数据标注任务中的人类偏好。该方法不仅捕捉偏好的程度，还考虑了人类判断中固有的不确定性和犹豫。通过实验验证，我们的方法显著提高了标注一致性，减少了标注者疲劳，并产生了比传统二元和李克特量表方法更高质量的偏好数据。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决传统偏好标注方法在处理人类偏好时的固有不确定性和标注者之间的分歧问题。这些问题导致了数据质量的下降，影响了大型语言模型的训练效果。

核心思路：论文提出了一种基于直觉模糊集（IFS）的框架，通过引入成员度、非成员度和犹豫度来全面捕捉人类偏好的复杂性。这种方法能够更好地反映人类判断中的不确定性。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：偏好建模模块、聚合方法模块和质量评估模块。偏好建模模块负责捕捉人类的偏好程度，聚合方法模块处理标注者之间的分歧，质量评估模块则用于评估偏好数据的质量。

关键创新：最重要的创新在于引入直觉模糊集的概念，使得偏好标注不仅限于简单的二元选择，而是能够反映出更复杂的判断情况。这与传统方法的本质区别在于，IFS方法能够处理不确定性和犹豫。

关键设计：在参数设置上，IFS方法通过调整成员度和非成员度的权重来优化偏好建模效果。同时，设计了新的损失函数以适应模糊集的特性，确保模型在聚合偏好时能够有效处理标注者的分歧。

📊 实验亮点

实验结果显示，基于IFS的方法在多个数据集上相比于基线模型提高了12.3%的胜率，并减少了15.7%的标注时间。这表明该方法在提高标注一致性和减少标注者疲劳方面具有显著优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括大型语言模型的训练与评估，尤其是在需要人类反馈的场景中，如对话系统、推荐系统等。通过提高偏好数据的质量，该方法能够显著提升模型的性能和用户体验，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

The quality of human preference data is crucial for training and evaluating large language models (LLMs), particularly in reinforcement learning from human feedback (RLHF) and direct preference optimization (DPO) scenarios. Traditional side-by-side (SBS) annotation approaches often struggle with inherent uncertainty, annotator disagreement, and the complexity of preference judgments. This paper introduces a novel framework based on intuitionistic fuzzy sets (IFS) for modeling and aggregating human preferences in LLM data annotation tasks. Our approach captures not only the degree of preference but also the uncertainty and hesitation inherent in human judgment through membership, non-membership, and hesitation degrees. We propose an IFS-based annotation protocol that enables more nuanced preference modeling, develops aggregation methods for handling annotator disagreement, and introduces quality metrics for preference data assessment. Experimental validation on multiple datasets demonstrates that our IFS-based approach significantly improves annotation consistency, reduces annotator fatigue, and produces higher-quality preference data compared to traditional binary and Likert-scale methods. The resulting preference datasets lead to improved model performance in downstream tasks, with 12.3\% improvement in win-rate against baseline models and 15.7\% reduction in annotation time. Our framework provides a principled approach to handling uncertainty in human preference annotation and offers practical benefits for large-scale LLM training.