Toward Preference-aligned Large Language Models via Residual-based Model Steering

📄 arXiv: 2509.23982v1 📥 PDF

作者: Lucio La Cava, Andrea Tagarelli

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CY, cs.LG, cs.NE

发布日期: 2025-09-28

💡 一句话要点

提出基于残差引导的偏好对齐方法以提升大语言模型性能

🎯 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 偏好对齐 残差引导 无训练方法 自然语言处理 代码生成 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有的偏好对齐方法依赖于大量标注数据和复杂的优化过程，导致效率低下且模型特定于任务。
  2. 论文提出的PaLRS方法通过利用LLMs的残差流中的偏好信号，实现了无训练的偏好对齐，简化了模型调整过程。
  3. 实验结果表明，PaLRS对齐的模型在数学推理和代码生成任务上表现优异，相比于传统方法节省了大量时间。

📝 摘要（中文）

偏好对齐是使大语言模型（LLMs）符合人类偏好的关键步骤。现有方法如基于人类反馈的强化学习或直接偏好优化通常需要大量精心策划的数据和对数十亿参数的昂贵优化，最终导致特定任务的模型。在本研究中，我们提出了通过残差引导进行大语言模型偏好对齐的方法（PaLRS），这是一种无训练的方法，利用LLMs残差流中编码的偏好信号。从仅需一百对偏好开始，PaLRS提取轻量级的即插即用引导向量，可在推理时应用以推动模型朝向偏好行为。我们在多个小到中型开源LLMs上评估了PaLRS，结果显示，PaLRS对齐的模型在数学推理和代码生成基准上取得了一致的提升，同时保持了基线的通用性能。此外，与DPO对齐模型相比，PaLRS在节省时间的同时表现更佳。我们的研究结果表明，PaLRS为标准偏好优化流程提供了一种有效、更加高效和灵活的替代方案，具有无训练、即插即用的对齐机制，且数据需求最小。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有偏好对齐方法在数据需求和优化复杂性方面的不足，现有方法通常需要大量标注数据和高昂的计算成本。

核心思路：PaLRS方法的核心在于利用大语言模型中的残差流来提取偏好信号，从而实现无训练的偏好对齐，避免了传统方法的复杂性和高成本。

技术框架：该方法的整体架构包括偏好信号的提取、引导向量的生成以及在推理阶段的应用。主要模块包括残差流分析和引导向量应用。

关键创新：PaLRS的主要创新在于其无训练的特性和轻量级的即插即用引导向量，这与传统的需要大量数据和训练的偏好优化方法形成鲜明对比。

关键设计：在设计中，PaLRS通过分析残差流中的偏好信号，生成引导向量，并在推理时应用这些向量以调整模型输出，具体参数设置和损失函数未在摘要中详细说明，需参考原文。

📊 实验亮点

实验结果显示，PaLRS对齐的模型在数学推理和代码生成基准上取得了显著提升，相比于DPO对齐模型，PaLRS在性能上更优且节省了大量时间，展示了其高效性和灵活性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、代码生成和智能助手等，能够显著提升大语言模型在特定任务上的表现，同时降低对数据和计算资源的需求。未来，PaLRS可能会在多种AI应用中得到广泛应用，推动模型的普适性和灵活性。

📄 摘要（原文）

Preference alignment is a critical step in making Large Language Models (LLMs) useful and aligned with (human) preferences. Existing approaches such as Reinforcement Learning from Human Feedback or Direct Preference Optimization typically require curated data and expensive optimization over billions of parameters, and eventually lead to persistent task-specific models. In this work, we introduce Preference alignment of Large Language Models via Residual Steering (PaLRS), a training-free method that exploits preference signals encoded in the residual streams of LLMs. From as few as one hundred preference pairs, PaLRS extracts lightweight, plug-and-play steering vectors that can be applied at inference time to push models toward preferred behaviors. We evaluate PaLRS on various small-to-medium-scale open-source LLMs, showing that PaLRS-aligned models achieve consistent gains on mathematical reasoning and code generation benchmarks while preserving baseline general-purpose performance. Moreover, when compared to DPO-aligned models, they perform better with huge time savings. Our findings highlight that PaLRS offers an effective, much more efficient and flexible alternative to standard preference optimization pipelines, offering a training-free, plug-and-play mechanism for alignment with minimal data.