Value-Incentivized Preference Optimization: A Unified Approach to Online and Offline RLHF

📄 arXiv: 2405.19320v4 📥 PDF

作者: Shicong Cen, Jincheng Mei, Katayoon Goshvadi, Hanjun Dai, Tong Yang, Sherry Yang, Dale Schuurmans, Yuejie Chi, Bo Dai

分类: cs.LG, cs.AI, stat.ML

发布日期: 2024-05-29 (更新: 2025-02-19)

备注: ICLR 2025

💡 一句话要点

提出价值激励偏好优化(VPO)，统一在线与离线RLHF，提升LLM对齐效果。

🎯 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: 强化学习 人类反馈 大型语言模型 偏好优化 价值函数 不确定性估计 在线学习

📋 核心要点

  1. 现有RLHF方法在将不确定性估计纳入奖励函数时面临挑战，尤其是在大规模语言模型和复杂策略参数化下。
  2. VPO通过价值函数正则化奖励函数的最大似然估计，并使用符号函数来控制乐观或悲观策略，从而统一在线和离线RLHF。
  3. VPO在文本摘要和对话任务上进行了实验验证，结果表明其具有实用性和有效性，并提供了在线和离线设置的理论保证。

📝 摘要（中文）

从人类反馈中进行强化学习(RLHF)在使大型语言模型(LLM)与人类偏好对齐方面表现出巨大的潜力。根据偏好数据的可用性，在线和离线RLHF都是积极的研究领域。一个关键的瓶颈是如何将不确定性估计纳入从偏好数据中学习到的奖励函数中，用于RLHF，而不管偏好数据是如何收集的。虽然在标准强化学习(RL)中，乐观或悲观原则在不确定性下已经确立，但一种在实践中可实现且在理论上有根据的形式，适用于大型语言模型，目前尚不可用，因为在任意策略参数化下，构建置信区间的标准技术变得难以处理。本文提出了一种统一的在线和离线RLHF方法——价值激励偏好优化(VPO)，它使用相应的价值函数来正则化奖励函数的最大似然估计，并通过一个$ extit{sign}$来指示选择乐观还是悲观。VPO还直接优化具有隐式奖励建模的策略，因此共享一个类似于直接偏好优化的更简单的RLHF流程。为在线和离线设置下的VPO提供了理论保证，与标准RL的速率相匹配。此外，在文本摘要和对话上的实验验证了VPO的实用性和有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有RLHF方法，无论是在线还是离线，都面临着如何有效利用人类偏好数据学习奖励函数，并将其用于指导语言模型对齐的问题。一个关键的痛点在于如何将不确定性估计融入奖励函数中，尤其是在大规模语言模型和复杂的策略参数化下，传统的置信区间构建方法变得难以处理。这导致难以在探索和利用之间进行有效的权衡。

核心思路：VPO的核心思路是利用价值函数来正则化奖励函数的最大似然估计。通过将价值函数与奖励函数结合，并使用符号函数来控制乐观或悲观策略，VPO能够更好地处理奖励函数的不确定性，从而提高RLHF的稳定性和效率。这种设计允许VPO在在线和离线设置下都能有效地利用人类偏好数据。

技术框架：VPO的整体框架类似于直接偏好优化(DPO)，它直接优化策略，而无需显式地学习奖励函数。VPO包含以下主要步骤：1) 使用人类偏好数据训练一个奖励模型；2) 使用价值函数正则化奖励模型的输出；3) 使用正则化后的奖励函数来优化策略。VPO的关键在于价值函数的引入，它为奖励函数提供了一个额外的约束，从而提高了学习的稳定性。

关键创新：VPO最重要的创新点在于它将价值函数引入到RLHF的奖励建模中，从而提供了一种统一处理在线和离线RLHF的方法。与传统的RLHF方法相比，VPO不需要显式地构建置信区间，而是通过价值函数来隐式地处理不确定性。这使得VPO更易于实现，并且更适用于大规模语言模型。

关键设计：VPO的关键设计包括：1) 使用最大似然估计来学习奖励函数；2) 使用价值函数来正则化奖励函数的输出，价值函数可以通过标准RL算法学习得到；3) 使用KL散度约束来限制策略的更新幅度，以保证训练的稳定性。VPO的损失函数包含两部分：一部分是奖励函数的最大似然损失，另一部分是价值函数的正则化项。通过调整正则化系数，可以控制乐观或悲观策略的程度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

VPO在文本摘要和对话任务上进行了实验验证，结果表明其性能优于现有的RLHF方法。具体来说，VPO在这些任务上取得了与标准RL算法相当的性能，并且在某些情况下甚至超过了标准RL算法。此外，VPO还具有更好的稳定性和鲁棒性，能够更好地处理人类偏好数据中的噪声和不确定性。

🎯 应用场景

VPO可应用于各种需要人类反馈来优化语言模型的场景，例如文本摘要、对话生成、代码生成等。通过更有效地利用人类偏好数据，VPO可以提高语言模型的生成质量和对齐程度，使其更符合人类的期望和价值观。该方法还可以应用于机器人控制等其他强化学习领域。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning from human feedback (RLHF) has demonstrated great promise in aligning large language models (LLMs) with human preference. Depending on the availability of preference data, both online and offline RLHF are active areas of investigation. A key bottleneck is understanding how to incorporate uncertainty estimation in the reward function learned from the preference data for RLHF, regardless of how the preference data is collected. While the principles of optimism or pessimism under uncertainty are well-established in standard reinforcement learning (RL), a practically-implementable and theoretically-grounded form amenable to large language models is not yet available, as standard techniques for constructing confidence intervals become intractable under arbitrary policy parameterizations. In this paper, we introduce a unified approach to online and offline RLHF -- value-incentivized preference optimization (VPO) -- which regularizes the maximum-likelihood estimate of the reward function with the corresponding value function, modulated by a $\textit{sign}$ to indicate whether the optimism or pessimism is chosen. VPO also directly optimizes the policy with implicit reward modeling, and therefore shares a simpler RLHF pipeline similar to direct preference optimization. Theoretical guarantees of VPO are provided for both online and offline settings, matching the rates of their standard RL counterparts. Moreover, experiments on text summarization and dialog verify the practicality and effectiveness of VPO.