Multi-objective Large Language Model Alignment with Hierarchical Experts

📄 arXiv: 2505.20925v1 📥 PDF

作者: Zhuo Li, Guodong Du, Weiyang Guo, Yigeng Zhou, Xiucheng Li, Wenya Wang, Fangming Liu, Yequan Wang, Deheng Ye, Min Zhang, Jing Li

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-05-27

💡 一句话要点

提出HoE：一种轻量级、参数高效的即插即用方法，用于多目标大语言模型对齐。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型对齐 多目标优化 混合专家模型 参数高效 偏好路由

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型对齐方法难以在多个目标之间进行有效权衡，通常需要大量计算资源进行模型重训练。
  2. HoE方法通过分层混合专家网络，实现轻量级、参数高效的即插即用特性，无需模型训练即可适应不同用户偏好。
  3. 实验结果表明，HoE在多个任务和目标上优于现有基线模型，实现了更好的性能和效率权衡。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为HoE（Hierarchical Mixture-of-Experts，分层混合专家）的轻量级、参数高效且即插即用的方法，旨在解决大语言模型（LLMs）同时满足多个目标对齐的难题。现有对齐方法难以有效平衡各种权衡，通常需要昂贵的重新训练或在偏好帕累托前沿产生次优结果。HoE无需模型训练，即可使LLM适应整个帕累托前沿，并适应不同的用户偏好。HoE由LoRA专家、路由专家和偏好路由三个分层组件组成，实现了参数大小、训练成本和性能之间的最佳权衡，达到了最优帕累托前沿。在6个基准测试的14个目标和200个不同偏好上进行的各种任务评估表明，HoE的性能优于15个最新的基线模型。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何使大型语言模型（LLMs）能够同时满足多个对齐目标的问题。现有的对齐方法，例如微调或强化学习，通常需要大量的计算资源和时间，并且难以在不同的目标之间进行有效的权衡。此外，这些方法可能无法很好地适应不同的用户偏好，导致在帕累托前沿上产生次优的结果。

核心思路：论文的核心思路是利用分层混合专家（Hierarchical Mixture-of-Experts, HoE）结构，通过组合多个LoRA专家，并使用路由专家根据用户偏好动态地选择合适的专家组合，从而实现对多个目标的灵活对齐。这种方法无需重新训练整个模型，而是通过调整少量参数来实现对不同偏好的适应。

技术框架：HoE由三个主要组件构成：1) LoRA专家：每个LoRA专家针对特定的目标进行优化，例如安全性、创造性等。2) 路由专家：根据用户提供的偏好信息，路由专家决定如何组合不同的LoRA专家。3) 偏好路由：将用户偏好转化为路由专家的输入，指导专家组合的选择。整个框架是一个即插即用的模块，可以添加到预训练的LLM中。

关键创新：HoE的关键创新在于其分层混合专家的结构和偏好路由机制。与传统的微调方法相比，HoE无需重新训练整个模型，而是通过组合多个预训练的LoRA专家来实现对不同目标的对齐。偏好路由机制允许模型根据用户的具体偏好动态地调整专家组合，从而实现更个性化的对齐。

关键设计：LoRA专家的训练可以使用不同的目标函数，例如奖励模型或人类反馈。路由专家的训练可以使用监督学习或强化学习，目标是最大化模型的整体性能。偏好路由的设计需要考虑如何将用户偏好转化为路由专家可以理解的输入，例如使用嵌入向量或自然语言描述。具体的参数设置和网络结构需要根据具体的任务和数据集进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，HoE在多个基准测试中优于15个最新的基线模型，在14个目标和200个不同的偏好上都取得了显著的性能提升。HoE在实现高性能的同时，还具有轻量级和参数高效的优点，使其更易于部署和应用。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于需要个性化和多目标对齐的大语言模型应用场景，例如智能客服、内容生成、教育辅导等。通过HoE方法，可以根据用户的不同需求和偏好，动态调整模型的行为，从而提供更优质、更个性化的服务。未来，该方法有望进一步扩展到更多领域，例如机器人控制、自动驾驶等。

📄 摘要（原文）

Aligning large language models (LLMs) to simultaneously satisfy multiple objectives remains a significant challenge, especially given the diverse and often conflicting nature of human preferences. Existing alignment methods struggle to balance trade-offs effectively, often requiring costly retraining or yielding suboptimal results across the Pareto frontier of preferences. In this paper, we introduce \textit{HoE}(Hierarchical Mixture-of-Experts), a \textit{lightweight}, \textit{parameter-efficient}, and \textit{plug-and-play} approach that eliminates the need for model training, while enabling LLMs to adapt across the entire Pareto frontier and accommodate diverse user preferences. In particular, \textit{HoE} consists of three hierarchical components: LoRA Experts, Router Experts and Preference Routing, reaching optimal Pareto frontiers and achieving a trade-off between parameter size, training cost, and performance. We evaluate \textit{HoE} across various tasks on 14 objectives and 200 different preferences among 6 benchmarks, demonstrating superior performance over 15 recent baselines. Code is available in the supplementary materials.