Beyond One-Preference-Fits-All Alignment: Multi-Objective Direct Preference Optimization

📄 arXiv: 2310.03708v4 📥 PDF

作者: Zhanhui Zhou, Jie Liu, Jing Shao, Xiangyu Yue, Chao Yang, Wanli Ouyang, Yu Qiao

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2023-10-05 (更新: 2024-08-17)

备注: Findings of ACL 2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出多目标直接偏好优化以解决单一模型适应性不足问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 多目标优化 直接偏好优化 强化学习 语言模型 人类反馈 个性化对齐 资源效率

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理多样化人类偏好时，单一语言模型的适应性不足，且强化学习微调过程不稳定且资源消耗大。
  2. 论文提出多目标直接偏好优化（MODPO），通过将语言建模与奖励建模结合，提供一种无RL的优化方法，旨在处理多个对齐目标。
  3. 实验结果显示，MODPO在安全对齐和长文本问答任务中表现优异，计算资源消耗比现有方法少三倍，且效果相当或更佳。

📝 摘要（中文）

单一语言模型即使通过人类反馈的强化学习（RLHF）进行对齐，也无法满足所有人类偏好。近期的方法更倾向于定制化，收集多维反馈，并为每个维度创建不同的奖励模型。然而，RL微调不稳定且资源消耗大，尤其是在目标多样且通常相互冲突的情况下。本文提出多目标直接偏好优化（MODPO），这是直接偏好优化（DPO）的无RL扩展，旨在处理多个对齐目标。MODPO将语言建模直接融入奖励建模，训练语言模型作为隐式集体奖励模型，结合所有目标及特定权重。理论上，MODPO能产生与多目标RLHF（MORLHF）相同的最优解，但在实践中更稳定高效。实验证明，MODPO在安全对齐和长文本问答中表现出色，使用的计算资源比MORLHF少三倍。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决单一语言模型在满足多样化人类偏好时的适应性不足问题。现有的多目标强化学习方法（MORLHF）在处理不同目标时，往往面临不稳定性和高资源消耗的挑战。

核心思路：MODPO通过将语言建模直接融入奖励建模，训练语言模型作为隐式集体奖励模型，能够同时处理多个对齐目标，避免了传统RL方法的复杂性和不稳定性。

技术框架：MODPO的整体架构包括奖励建模和语言建模两个主要模块。首先，通过收集多维反馈构建奖励模型，然后将其与语言模型结合，形成一个集成的优化框架。

关键创新：MODPO的核心创新在于其无RL的设计，使得模型在处理多目标时更加稳定和高效。与MORLHF相比，MODPO能够在不牺牲性能的情况下显著减少计算资源的消耗。

关键设计：在技术细节上，MODPO采用了特定的参数设置和损失函数，以确保不同目标的权重能够有效结合，形成一个统一的优化目标。

🖼️ 关键图片

img_0

📊 实验亮点

实验结果表明，MODPO在安全对齐和长文本问答任务中表现优异，能够与现有方法相媲美或超越，且计算资源消耗减少了三倍，展示了其在多目标优化中的优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理中的个性化对话系统、智能助手以及多任务学习场景。MODPO能够根据用户的多样化需求进行优化，提升用户体验，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

A single language model, even when aligned with labelers through reinforcement learning from human feedback (RLHF), may not suit all human preferences. Recent approaches therefore prefer customization, gathering multi-dimensional feedback, and creating distinct reward models for each dimension. Different language models are then optimized for various preferences using multi-objective RLHF (MORLHF) with varying reward weights. However, RL fine-tuning is unstable and resource-heavy, especially with diverse and usually conflicting objectives. In this paper, we present Multi-Objective Direct Preference Optimization (MODPO), an RL-free extension of Direct Preference Optimization (DPO) for multiple alignment objectives. Essentially, MODPO folds language modeling directly into reward modeling, training language models as implicit collective reward models that combine all objectives with specific weights. MODPO theoretically yields the same optimal solutions as MORLHF but is practically more stable and efficient. Empirical results in safety alignment and long-form question answering show that MODPO matches or outperforms existing methods, producing a Pareto front of language models catering to diverse preferences with three times less computational resources compared to MORLHF. Code is available at https://github.com/ZHZisZZ/modpo.