Gradient-Adaptive Policy Optimization: Towards Multi-Objective Alignment of Large Language Models

📄 arXiv: 2507.01915v1 📥 PDF

作者: Chengao Li, Hanyu Zhang, Yunkun Xu, Hongyan Xue, Xiang Ao, Qing He

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-07-02

备注: 19 pages, 3 figures. Accepted by ACL 2025 (main)

💡 一句话要点

提出梯度自适应策略优化GAPO，解决大语言模型多目标对齐难题

🎯 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: 大语言模型对齐 多目标优化 强化学习 梯度自适应 人类反馈 帕累托最优 价值对齐

📋 核心要点

  1. 现有RLHF方法难以有效对齐LLM与多样化且冲突的人类偏好。
  2. GAPO通过自适应调整梯度，平衡不同目标间的权衡，实现多目标优化。
  3. 实验表明，GAPO在helpfulness和harmlessness上优于现有方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的微调范式，即梯度自适应策略优化（GAPO），旨在解决将大型语言模型（LLM）与多样化的人类偏好对齐的挑战，尤其是在这些偏好存在冲突时。GAPO将人类价值对齐视为一个多目标优化问题，目标是最大化一组可能冲突的目标。GAPO采用多梯度下降方法，自适应地调整每个目标的梯度，以确定一个能够最佳平衡各目标之间权衡的更新方向。此外，还引入了P-GAPO，它整合了用户在不同目标上的偏好，并实现了更符合用户特定需求的帕累托最优解。理论分析表明，GAPO能够收敛到多目标的帕累托最优解。在Mistral-7B上的实验结果表明，GAPO优于当前最先进的方法，在helpfulness和harmlessness方面均取得了卓越的性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于人类反馈的强化学习（RLHF）方法在对齐大型语言模型（LLM）时，难以处理多个目标之间的冲突。例如，模型可能在追求helpfulness的同时，牺牲harmlessness。现有方法通常难以在这些相互冲突的目标之间找到一个良好的平衡点，导致模型在某些方面表现不佳。

核心思路：本文将人类价值对齐问题建模为一个多目标优化问题，旨在同时优化多个可能相互冲突的目标。核心思路是通过自适应地调整每个目标的梯度，找到一个更新方向，该方向能够在所有目标之间实现最佳的权衡。这种方法允许模型在不同目标之间进行灵活的调整，从而更好地满足人类的偏好。

技术框架：GAPO的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 定义多个目标函数，例如helpfulness和harmlessness；2) 计算每个目标函数的梯度；3) 使用多梯度下降算法，自适应地调整每个目标的梯度，以确定一个更新方向；4) 使用该更新方向来更新LLM的参数。P-GAPO在此基础上，进一步考虑了用户在不同目标上的偏好，从而实现更符合用户需求的帕累托最优解。

关键创新：GAPO的关键创新在于其梯度自适应调整机制。与传统的RLHF方法不同，GAPO不是简单地将所有目标的梯度加权平均，而是根据每个目标的当前状态和与其他目标的冲突程度，自适应地调整其梯度。这种自适应调整机制使得模型能够更好地平衡不同目标之间的权衡，从而实现更好的整体性能。

关键设计：GAPO的关键设计包括：1) 使用多梯度下降算法来优化多个目标函数；2) 设计了一种自适应的梯度调整机制，该机制能够根据每个目标的当前状态和与其他目标的冲突程度，动态地调整其梯度；3) 引入了P-GAPO，它允许用户指定不同目标上的偏好，从而实现更个性化的对齐。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，GAPO在Mistral-7B模型上显著优于现有方法，在helpfulness和harmlessness两个指标上均取得了更好的性能。具体数据未知，但论文强调GAPO在平衡多个目标方面的优越性，表明其在实际应用中具有更高的价值。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于需要平衡多个目标的大型语言模型对齐场景，例如，在对话系统中同时优化回复的有用性和安全性，或在内容生成中兼顾创造性和合规性。该方法有助于提升LLM在实际应用中的可靠性和用户满意度，并为未来更安全、更负责任的AI系统奠定基础。

📄 摘要（原文）

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) has emerged as a powerful technique for aligning large language models (LLMs) with human preferences. However, effectively aligning LLMs with diverse human preferences remains a significant challenge, particularly when they are conflict. To address this issue, we frame human value alignment as a multi-objective optimization problem, aiming to maximize a set of potentially conflicting objectives. We introduce Gradient-Adaptive Policy Optimization (GAPO), a novel fine-tuning paradigm that employs multiple-gradient descent to align LLMs with diverse preference distributions. GAPO adaptively rescales the gradients for each objective to determine an update direction that optimally balances the trade-offs between objectives. Additionally, we introduce P-GAPO, which incorporates user preferences across different objectives and achieves Pareto solutions that better align with the user's specific needs. Our theoretical analysis demonstrates that GAPO converges towards a Pareto optimal solution for multiple objectives. Empirical results on Mistral-7B show that GAPO outperforms current state-of-the-art methods, achieving superior performance in both helpfulness and harmlessness.