A-IPO: Adaptive Intent-driven Preference Optimization
作者: Wenqing Wang, Muhammad Asif Ali, Ali Shoker, Ruohan Yang, Junyang Chen, Ying Sha, Huan Wang
分类: cs.CL
发布日期: 2025-10-11 (更新: 2026-01-28)
💡 一句话要点
提出A-IPO以解决偏好优化中用户意图缺失和对抗鲁棒性不足的问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 偏好优化 意图建模 对抗鲁棒性 语言模型对齐 用户意图理解
📋 核心要点
- 现有偏好优化方法未能充分捕捉用户在提示中的潜在意图，导致模型倾向于多数观点，忽略了少数派偏好。
- A-IPO通过引入意图模块，显式地将用户意图纳入奖励函数，从而鼓励模型响应与用户潜在意图的对齐。
- 实验结果表明，A-IPO在真实世界和对抗性偏好对齐方面均优于现有方法，并在多个指标上取得了显著提升。
📝 摘要（中文）
人类偏好是多样且动态的，受地域、文化和社会因素的影响。现有的对齐方法，如直接偏好优化（DPO）及其变体，通常默认采用多数观点，忽略少数意见，并且未能捕捉提示中潜在的用户意图。为了解决这些局限性，我们提出了自适应意图驱动偏好优化（A-IPO）。A-IPO引入了一个意图模块，用于推断每个用户提示背后的潜在意图，并将此意图显式地纳入奖励函数中，从而鼓励首选模型的响应与用户的潜在意图之间更强的对齐。理论和实验均表明，加入意图-响应相似性项可以增加偏好裕度（在log-odds中产生λΔsim的正向偏移），从而使首选响应和非首选响应之间的分离更加清晰。为了评估，我们引入了两个新的基准数据集Real-pref和Attack-pref，以及一个现有数据集GlobalOpinionQA-Ext的扩展版本，以评估真实世界和对抗性偏好对齐。通过显式地建模不同的用户意图，A-IPO促进了多元偏好优化，同时增强了偏好对齐中的对抗鲁棒性。全面的实验评估表明，A-IPO始终优于现有的基线方法，并在关键指标上取得了显著的改进：在Real-pref上，胜率提高了高达+24.8%，响应-意图一致性提高了+45.6%；在Attack-pref上，响应相似性提高了高达+38.6%，防御成功率提高了+52.2%；在GlobalOpinionQA-Ext上，意图一致性得分提高了高达+54.6%。
🔬 方法详解
问题定义：现有偏好优化方法，如DPO，在对齐语言模型时，往往忽略了用户prompt中蕴含的潜在意图，导致模型倾向于学习大众化的偏好，而无法很好地服务于具有特定意图的用户。此外，这些方法在面对对抗性攻击时，鲁棒性较差，容易被误导。
核心思路：A-IPO的核心在于显式地建模用户意图，并将其融入到偏好优化过程中。通过引入一个意图模块，A-IPO能够推断出用户prompt背后的潜在意图，并利用意图-响应相似性来调整奖励函数，从而引导模型生成更符合用户意图的响应。这种设计使得模型能够更好地理解用户的真实需求，并提高对抗攻击的防御能力。
技术框架：A-IPO的整体框架包括以下几个主要模块：1) 意图模块：用于从用户prompt中推断出潜在意图；2) 奖励函数：将推断出的意图与模型响应之间的相似性纳入考虑，从而调整奖励；3) 偏好优化：使用调整后的奖励函数来优化语言模型，使其更好地对齐用户偏好。整个流程是，给定一个用户prompt，意图模块首先提取出用户意图，然后模型生成一个响应，计算响应与意图之间的相似度，并将其用于调整奖励函数，最后使用偏好优化算法（如DPO）来更新模型参数。
关键创新：A-IPO最关键的创新在于显式地建模和利用用户意图。与传统的偏好优化方法相比，A-IPO能够更好地理解用户的真实需求，从而生成更符合用户意图的响应。此外，通过将意图纳入奖励函数，A-IPO还能够提高模型在面对对抗性攻击时的鲁棒性。
关键设计：A-IPO的关键设计包括：1) 意图模块的具体实现方式，可以使用预训练的语言模型或专门设计的意图分类器；2) 意图-响应相似度的计算方法，可以使用余弦相似度或其他相似度度量；3) 奖励函数的具体形式，需要平衡意图-响应相似度和传统偏好奖励之间的权重；4) 偏好优化算法的选择，可以使用DPO或其他偏好优化算法。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
A-IPO在三个数据集上均取得了显著的性能提升。在Real-pref上，胜率提高了高达+24.8%，响应-意图一致性提高了+45.6%；在Attack-pref上，响应相似性提高了高达+38.6%，防御成功率提高了+52.2%；在GlobalOpinionQA-Ext上，意图一致性得分提高了高达+54.6%。这些结果表明，A-IPO能够有效地捕捉用户意图，并提高模型的偏好对齐能力和对抗鲁棒性。
🎯 应用场景
A-IPO可应用于各种需要个性化和偏好对齐的场景，例如个性化推荐系统、智能客服、内容生成等。通过更好地理解用户意图，A-IPO可以生成更符合用户需求的响应，提高用户满意度。此外，A-IPO的对抗鲁棒性使其在安全敏感的应用中具有重要价值，例如防止恶意攻击和生成有害内容。
📄 摘要（原文）
Human preferences are diverse and dynamic, shaped by regional, cultural, and social factors. Existing alignment methods like Direct Preference Optimization (DPO) and its variants often default to majority views, overlooking minority opinions and failing to capture latent user intentions in prompts. To address these limitations, we introduce \underline{\textbf{A}}daptive \textbf{\underline{I}}ntent-driven \textbf{\underline{P}}reference \textbf{\underline{O}}ptimization (\textbf{A-IPO}). Specifically,A-IPO introduces an intention module that infers the latent intent behind each user prompt and explicitly incorporates this inferred intent into the reward function, encouraging stronger alignment between the preferred model's responses and the user's underlying intentions. We demonstrate, both theoretically and empirically, that incorporating an intention--response similarity term increases the preference margin (by a positive shift of $λ\,Δ\mathrm{sim}$ in the log-odds), resulting in clearer separation between preferred and dispreferred responses compared to DPO. For evaluation, we introduce two new benchmarks, Real-pref, Attack-pref along with an extended version of an existing dataset, GlobalOpinionQA-Ext, to assess real-world and adversarial preference alignment. Through explicit modeling of diverse user intents,A-IPO facilitates pluralistic preference optimization while simultaneously enhancing adversarial robustness in preference alignment. Comprehensive empirical evaluation demonstrates that A-IPO consistently surpasses existing baselines, yielding substantial improvements across key metrics: up to +24.8 win-rate and +45.6 Response-Intention Consistency on Real-pref; up to +38.6 Response Similarity and +52.2 Defense Success Rate on Attack-pref; and up to +54.6 Intention Consistency Score on GlobalOpinionQA-Ext.