ROPO: Robust Preference Optimization for Large Language Models

📄 arXiv: 2404.04102v2 📥 PDF

作者: Xize Liang, Chao Chen, Shuang Qiu, Jie Wang, Yue Wu, Zhihang Fu, Zhihao Shi, Feng Wu, Jieping Ye

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-04-05 (更新: 2024-05-28)

💡 一句话要点

提出ROPO框架以解决大语言模型偏好对噪声敏感的问题

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

关键词: 偏好对齐 鲁棒优化 大语言模型 噪声处理 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有的偏好对齐方法对噪声数据的敏感性导致性能不稳定，难以有效减少噪声影响。
  2. ROPO框架通过动态分配样本权重和抑制高不确定性样本的梯度，实现了噪声容忍和噪声样本过滤。
  3. 在Mistral-7B和Llama-2-7B模型上进行的实验表明，ROPO在偏好对齐任务中显著优于现有方法，尤其在高噪声环境下表现更佳。

📝 摘要（中文）

偏好对齐对于增强大型语言模型（LLMs）生成有用和无害的响应至关重要。然而，现有的偏好对齐方法对偏好数据中的噪声高度敏感。近期的研究虽然在一定程度上缓解了噪声的影响，但未能有效减少噪声的存在，或依赖于容易导致奖励误泛化的昂贵教师LLMs。为了解决这些挑战，本文提出了ROPO框架，这是一种迭代对齐方法，能够在没有外部模型的情况下集成噪声容忍和噪声样本的过滤。ROPO通过动态分配样本的质量感知权重并约束权重总和来解决约束优化问题。我们推导出一种鲁棒损失，通过抑制高不确定性样本的梯度来实现噪声容忍训练和有效的噪声识别。实验表明，ROPO在三种广泛使用的数据集上显著优于现有的偏好对齐方法，且随着噪声率的增加，其优势愈加明显。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在偏好对齐过程中对噪声数据的敏感性问题。现有方法往往无法有效减少噪声的影响，导致生成的响应质量不稳定。

核心思路：ROPO框架通过迭代优化，动态调整样本权重，并抑制高不确定性样本的梯度，从而实现对噪声的容忍和有效识别。这样的设计使得模型在训练过程中能够更好地聚焦于高质量样本。

技术框架：ROPO的整体架构包括样本权重动态分配、鲁棒损失计算和鲁棒引导的拒绝采样技术。首先，通过约束优化问题分配权重，然后计算鲁棒损失，最后使用拒绝采样技术来补偿被丢弃样本中的重要信息。

关键创新：ROPO的主要创新在于提出了一种鲁棒损失函数，该函数通过抑制高不确定性样本的梯度来有效区分噪声样本与干净样本。这一方法与传统依赖外部模型的方式有本质区别。

关键设计：在参数设置上，ROPO动态分配样本的质量感知权重，并通过约束条件确保保留的样本数量符合预期。此外，鲁棒损失的设计使得模型在训练过程中能够更有效地识别和处理噪声样本。

🖼️ 关键图片

fig_0

📊 实验亮点

在三种广泛使用的数据集上进行的实验表明，ROPO框架在偏好对齐任务中显著优于现有方法，尤其在噪声率较高的情况下，其性能提升幅度达到了XX%（具体数据待补充）。这一结果表明ROPO在处理噪声数据时的有效性和鲁棒性。

🎯 应用场景

ROPO框架具有广泛的应用潜力，尤其在需要高质量生成响应的领域，如智能客服、内容生成和教育辅导等。通过提高模型对噪声的容忍度，ROPO能够在实际应用中提升用户体验和响应质量，未来可能推动更智能的对话系统和人机交互技术的发展。

📄 摘要（原文）

Preference alignment is pivotal for empowering large language models (LLMs) to generate helpful and harmless responses. However, the performance of preference alignment is highly sensitive to the prevalent noise in the preference data. Recent efforts for this problem either marginally alleviate the impact of noise without the ability to actually reduce its presence, or rely on costly teacher LLMs prone to reward misgeneralization. To address these challenges, we propose the RObust Preference Optimization (ROPO) framework, an iterative alignment approach that integrates noise-tolerance and filtering of noisy samples without the aid of external models. Specifically, ROPO iteratively solves a constrained optimization problem, where we dynamically assign a quality-aware weight for each sample and constrain the sum of the weights to the number of samples we intend to retain. For noise-tolerant training and effective noise identification, we derive a robust loss by suppressing the gradients of samples with high uncertainty. We demonstrate both empirically and theoretically that the derived loss is critical for distinguishing noisy samples from clean ones. Furthermore, inspired by our derived loss, we propose a robustness-guided rejection sampling technique to compensate for the potential important information in discarded queries. Experiments on three widely-used datasets with Mistral-7B and Llama-2-7B demonstrate that ROPO significantly outperforms existing preference alignment methods, with its superiority growing as the noise rate increases.