PICACO: Pluralistic In-Context Value Alignment of LLMs via Total Correlation Optimization

📄 arXiv: 2507.16679v1 📥 PDF

作者: Han Jiang, Dongyao Zhu, Zhihua Wei, Xiaoyuan Yi, Ziang Xiao, Xing Xie

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CY

发布日期: 2025-07-22

💡 一句话要点

提出PICACO以解决大语言模型的多元价值对齐问题

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

关键词: 大语言模型 上下文学习 价值对齐 多元价值 指令优化 人工智能伦理 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有的上下文对齐方法在处理人类价值的多元性和冲突时面临指令瓶颈，导致对齐效果不佳。
  2. PICACO通过优化元指令，旨在引导LLMs更好地理解和对齐多重价值，而无需进行微调。
  3. 在五个价值集上的实验表明，PICACO在黑箱和开源LLMs中均表现优异，超越了多个强基线。

📝 摘要（中文）

在上下文学习中，如何将大型语言模型（LLMs）与人类价值观对齐是一个重要课题。现有的上下文对齐方法（ICA）面临指令瓶颈，无法有效处理人类价值的多元性和冲突。为此，本文提出了一种新颖的多元ICA方法PICACO，通过优化元指令来引导LLMs理解多重价值，进而提升其对齐效果。实验结果表明，PICACO在五个价值集上表现优异，超越了多种强基线，并在多达8个不同价值之间实现了更好的平衡。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在上下文对齐中无法有效处理多元价值冲突的问题。现有方法在面对多重价值时，常常导致对齐不完整或偏见。

核心思路：PICACO的核心思路是通过优化一个元指令，帮助LLMs更好地理解和响应多重价值，进而提升对齐效果。该方法不需要微调，直接在现有模型上进行优化。

技术框架：PICACO的整体架构包括多个模块，首先是价值识别模块，用于识别输入中的多重价值；其次是元指令优化模块，通过最大化指定价值与LLM响应之间的总相关性来优化指令；最后是响应生成模块，生成符合多重价值的输出。

关键创新：PICACO的主要创新在于通过总相关性优化来强化价值之间的关联性，同时减少干扰噪声。这一方法与传统的单一价值对齐方法有本质区别。

关键设计：在设计上，PICACO采用了特定的损失函数来最大化价值相关性，并通过实验验证了不同参数设置对模型性能的影响。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，PICACO在五个不同的价值集上均表现出色，超越了多个强基线，尤其在处理多达8个不同价值时，能够实现更好的平衡，提升幅度显著。

🎯 应用场景

PICACO的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，包括人机交互、内容生成和道德AI等。通过更好地对齐人类价值，PICACO可以帮助开发出更符合社会期望的智能系统，减少有害输出，提升用户体验。

📄 摘要（原文）

In-Context Learning has shown great potential for aligning Large Language Models (LLMs) with human values, helping reduce harmful outputs and accommodate diverse preferences without costly post-training, known as In-Context Alignment (ICA). However, LLMs' comprehension of input prompts remains agnostic, limiting ICA's ability to address value tensions--human values are inherently pluralistic, often imposing conflicting demands, e.g., stimulation vs. tradition. Current ICA methods therefore face the Instruction Bottleneck challenge, where LLMs struggle to reconcile multiple intended values within a single prompt, leading to incomplete or biased alignment. To address this, we propose PICACO, a novel pluralistic ICA method. Without fine-tuning, PICACO optimizes a meta-instruction that navigates multiple values to better elicit LLMs' understanding of them and improve their alignment. This is achieved by maximizing the total correlation between specified values and LLM responses, theoretically reinforcing value correlation while reducing distractive noise, resulting in effective value instructions. Extensive experiments on five value sets show that PICACO works well with both black-box and open-source LLMs, outperforms several recent strong baselines, and achieves a better balance across up to 8 distinct values.