MUSIC: MUlti-Step Instruction Contrast for Multi-Turn Reward Models

📄 arXiv: 2512.24693v1 📥 PDF

作者: Wenzhe Li, Shujian Zhang, Wenxuan Zhou, John Lambert, Chi Jin, Andrew Hard, Rajiv Mathews, Lun Wang

分类: cs.CL

发布日期: 2025-12-31

💡 一句话要点

提出MUSIC：多步指令对比方法，提升多轮对话奖励模型性能

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

关键词: 多轮对话 奖励模型 数据增强 对比学习 无监督学习

📋 核心要点

  1. 现有奖励模型在多轮对话评估中表现不足，因为它们主要依赖于最终轮次的对比，无法捕捉对话的上下文依赖性。
  2. MUSIC通过无监督数据增强，合成跨多个轮次的对比对话对，从而为奖励模型提供更丰富的训练信号。
  3. 实验表明，MUSIC增强的奖励模型在多轮对话评估中与高级LLM评判对齐度更高，且不影响单轮对话性能。

📝 摘要（中文）

评估多轮对话的质量对于开发强大的大型语言模型（LLMs）至关重要，但仍然是一个巨大的挑战，通常需要昂贵的人工评估。多轮奖励模型（RMs）提供了一种可扩展的替代方案，并可以为指导LLM训练提供有价值的信号。虽然最近的工作已经推进了多轮 extit{训练}技术，但专门针对多轮交互的有效自动化 extit{评估}仍然滞后。我们观察到，标准的偏好数据集通常只对比基于最终对话轮次的回应，提供的信号不足以捕捉多轮交互的细微差别。相反，我们发现，纳入跨越 extit{多个}轮次的对比对于构建稳健的多轮RMs至关重要。受此发现的启发，我们提出了 extbf{MU}lti- extbf{S}tep extbf{I}nstruction extbf{C}ontrast (MUSIC)，这是一种无监督数据增强策略，可以合成在多个轮次中表现出差异的对比对话对。利用Skywork偏好数据集上的MUSIC，我们训练了一个基于Gemma-2-9B-Instruct模型的多轮RM。经验结果表明，我们的MUSIC增强型RM优于基线方法，在多轮对话中实现了与高级专有LLM评判更高的对齐，关键是，在标准单轮RM基准测试中没有降低性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有奖励模型在评估多轮对话质量时，主要依赖于最终轮次的对比，忽略了对话历史和上下文信息。这导致模型难以捕捉多轮对话中细微的质量差异，例如对话流畅性、一致性和信息量等。因此，如何有效地评估多轮对话的质量，并训练出能够准确反映人类偏好的奖励模型，是一个亟待解决的问题。

核心思路：MUSIC的核心思路是通过引入跨多个轮次的对比信息，来增强奖励模型对多轮对话的理解能力。具体来说，MUSIC通过无监督数据增强的方式，合成包含多个轮次差异的对比对话对，从而为奖励模型提供更丰富的训练信号。这种方法能够帮助模型学习到对话历史和上下文信息对对话质量的影响，从而更准确地评估多轮对话的质量。

技术框架：MUSIC的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 从现有的对话数据集中抽取对话样本；2) 对抽取的对话样本进行数据增强，生成包含多个轮次差异的对比对话对；3) 使用增强后的数据集训练奖励模型；4) 使用训练好的奖励模型评估多轮对话的质量。其中，数据增强是MUSIC的关键步骤，它通过对对话样本进行修改，例如改变对话的措辞、添加或删除对话内容等，来生成包含多个轮次差异的对比对话对。

关键创新：MUSIC最重要的技术创新点在于其无监督数据增强策略，该策略能够自动生成包含多个轮次差异的对比对话对，而无需人工标注。与传统的奖励模型训练方法相比，MUSIC能够利用更丰富的训练数据，从而提高模型的性能。此外，MUSIC还能够有效地解决多轮对话评估中的数据稀疏问题，因为它可以生成大量的对比对话对，从而为模型提供更充足的训练样本。

关键设计：MUSIC的关键设计包括以下几个方面：1) 数据增强策略：MUSIC采用了多种数据增强策略，例如改变对话的措辞、添加或删除对话内容等，以生成包含多个轮次差异的对比对话对；2) 奖励模型结构：MUSIC采用了基于Gemma-2-9B-Instruct模型的奖励模型结构，该模型具有强大的语言理解能力；3) 训练目标：MUSIC采用了基于偏好学习的训练目标，该目标能够使模型学习到人类对对话质量的偏好。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MUSIC增强的奖励模型在多轮对话评估中显著优于基线方法。具体来说，MUSIC增强的奖励模型与高级专有LLM评判的对齐度更高，并且在标准单轮RM基准测试中没有降低性能。这表明MUSIC能够有效地提高多轮对话评估的准确性，同时保持单轮对话评估的性能。

🎯 应用场景

MUSIC具有广泛的应用前景，可用于提升对话系统的质量评估、优化对话策略、改进人机交互体验。该方法可应用于智能客服、聊天机器人、虚拟助手等领域，帮助构建更智能、更人性化的对话系统。未来，MUSIC有望推动多轮对话系统的发展，使其能够更好地理解人类意图，提供更优质的服务。

📄 摘要（原文）

Evaluating the quality of multi-turn conversations is crucial for developing capable Large Language Models (LLMs), yet remains a significant challenge, often requiring costly human evaluation. Multi-turn reward models (RMs) offer a scalable alternative and can provide valuable signals for guiding LLM training. While recent work has advanced multi-turn \textit{training} techniques, effective automated \textit{evaluation} specifically for multi-turn interactions lags behind. We observe that standard preference datasets, typically contrasting responses based only on the final conversational turn, provide insufficient signal to capture the nuances of multi-turn interactions. Instead, we find that incorporating contrasts spanning \textit{multiple} turns is critical for building robust multi-turn RMs. Motivated by this finding, we propose \textbf{MU}lti-\textbf{S}tep \textbf{I}nstruction \textbf{C}ontrast (MUSIC), an unsupervised data augmentation strategy that synthesizes contrastive conversation pairs exhibiting differences across multiple turns. Leveraging MUSIC on the Skywork preference dataset, we train a multi-turn RM based on the Gemma-2-9B-Instruct model. Empirical results demonstrate that our MUSIC-augmented RM outperforms baseline methods, achieving higher alignment with judgments from advanced proprietary LLM judges on multi-turn conversations, crucially, without compromising performance on standard single-turn RM benchmarks.