Latent Preference Coding: Aligning Large Language Models via Discrete Latent Codes

📄 arXiv: 2505.04993v1 📥 PDF

作者: Zhuocheng Gong, Jian Guan, Wei Wu, Huishuai Zhang, Dongyan Zhao

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-08

💡 一句话要点

提出隐式偏好编码(LPC)，通过离散隐变量对齐大语言模型，提升对人类偏好的建模能力。

🎯 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: 大语言模型对齐 人类偏好建模 离散隐变量 离线对齐算法 鲁棒性 人机协作

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型对齐方法依赖奖励函数，难以捕捉人类偏好的复杂性和任务间的差异。
  2. 提出隐式偏好编码（LPC），使用离散隐变量建模偏好因素及其组合，无需预定义奖励。
  3. 实验表明LPC在多个模型和算法上均有提升，并增强了对数据噪声的鲁棒性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）取得了显著的成功，但使其生成结果与人类偏好对齐仍然是一个关键挑战。现有的偏好建模方法通常依赖于显式或隐式的奖励函数，忽略了人类偏好的复杂性和多面性，这些偏好可能包含跨不同任务和人群的冲突因素。为了解决这个局限性，我们引入了隐式偏好编码（LPC），这是一个新颖的框架，它使用离散隐变量来建模整体偏好背后的隐式因素及其组合。LPC可以无缝地与各种离线对齐算法集成，自动从数据中推断出潜在因素及其重要性，而无需依赖预定义的奖励函数和手工设计的组合权重。在多个基准上的大量实验表明，LPC在使用三个基础模型（Mistral-7B、Llama3-8B和Llama3-8B-Instruct）时，始终优于三种对齐算法（DPO、SimPO和IPO）。此外，更深入的分析表明，学习到的隐变量有效地捕捉了人类偏好分布的差异，并显著提高了对齐对数据噪声的鲁棒性。通过为多种偏好因素提供统一的表示，LPC为开发更强大和通用的对齐技术，以负责任地部署强大的LLM铺平了道路。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型对齐方法，例如基于强化学习的方法，通常依赖于显式或隐式的奖励函数来指导模型的训练。然而，人类的偏好是复杂且多方面的，受到多种因素的影响，并且这些因素在不同的任务和人群中可能存在冲突。因此，使用单一的奖励函数难以准确地捕捉人类的偏好，导致模型在某些情况下表现不佳。此外，手工设计奖励函数和组合权重需要大量的人工干预和领域知识，成本高昂且难以泛化。

核心思路：LPC的核心思路是将人类的偏好分解为多个潜在的、离散的因素，并使用离散隐变量来表示这些因素及其组合。通过学习这些隐变量，LPC可以自动地从数据中推断出潜在的偏好因素及其重要性，而无需依赖预定义的奖励函数和手工设计的组合权重。这种方法可以更灵活地捕捉人类偏好的复杂性，并提高模型对不同任务和人群的适应性。

技术框架：LPC的整体框架包括以下几个主要模块：1) 编码器：将模型的生成结果编码为离散的隐变量。2) 偏好模型：使用隐变量来建模人类的偏好。3) 对齐算法：将偏好模型与现有的离线对齐算法（如DPO、SimPO和IPO）集成，以指导模型的训练。具体流程是，首先使用编码器将模型的生成结果编码为离散的隐变量，然后使用偏好模型根据隐变量预测人类的偏好。最后，使用对齐算法根据偏好模型的预测结果调整模型的参数，使其生成更符合人类偏好的结果。

关键创新：LPC最重要的技术创新点在于使用离散隐变量来建模人类的偏好。与现有的方法相比，LPC可以更灵活地捕捉人类偏好的复杂性，并自动地从数据中学习潜在的偏好因素及其重要性。此外，LPC可以无缝地与各种离线对齐算法集成，而无需修改这些算法的结构。

关键设计：LPC的关键设计包括以下几个方面：1) 离散隐变量的维度：隐变量的维度决定了可以表示的偏好因素的数量。2) 编码器的结构：编码器的结构决定了将生成结果编码为隐变量的能力。3) 偏好模型的结构：偏好模型的结构决定了根据隐变量预测人类偏好的能力。4) 损失函数：损失函数用于训练编码器和偏好模型，使其能够准确地捕捉人类的偏好。论文中使用了多种损失函数，包括对比损失和交叉熵损失。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1

📊 实验亮点

实验结果表明，LPC在多个基准测试中，使用Mistral-7B、Llama3-8B和Llama3-8B-Instruct三个基础模型时，始终优于DPO、SimPO和IPO三种对齐算法。更深入的分析表明，学习到的隐变量有效地捕捉了人类偏好分布的差异，并显著提高了对齐对数据噪声的鲁棒性。

🎯 应用场景

LPC可应用于各种需要对齐大语言模型与人类偏好的场景，例如对话系统、文本生成、代码生成等。通过更准确地建模人类偏好，LPC可以提高模型的生成质量、用户满意度和安全性。该研究有助于推动负责任的大语言模型部署，并促进人机协作。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have achieved remarkable success, yet aligning their generations with human preferences remains a critical challenge. Existing approaches to preference modeling often rely on an explicit or implicit reward function, overlooking the intricate and multifaceted nature of human preferences that may encompass conflicting factors across diverse tasks and populations. To address this limitation, we introduce Latent Preference Coding (LPC), a novel framework that models the implicit factors as well as their combinations behind holistic preferences using discrete latent codes. LPC seamlessly integrates with various offline alignment algorithms, automatically inferring the underlying factors and their importance from data without relying on pre-defined reward functions and hand-crafted combination weights. Extensive experiments on multiple benchmarks demonstrate that LPC consistently improves upon three alignment algorithms (DPO, SimPO, and IPO) using three base models (Mistral-7B, Llama3-8B, and Llama3-8B-Instruct). Furthermore, deeper analysis reveals that the learned latent codes effectively capture the differences in the distribution of human preferences and significantly enhance the robustness of alignment against noise in data. By providing a unified representation for the multifarious preference factors, LPC paves the way towards developing more robust and versatile alignment techniques for the responsible deployment of powerful LLMs.