Reward-Robust RLHF in LLMs

📄 arXiv: 2409.15360v3 📥 PDF

作者: Yuzi Yan, Xingzhou Lou, Jialian Li, Yiping Zhang, Jian Xie, Chao Yu, Yu Wang, Dong Yan, Yuan Shen

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-09-18 (更新: 2024-10-16)

💡 一句话要点

提出Reward-Robust RLHF框架，提升LLM在不完美奖励模型下的对齐稳定性和性能。

🎯 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 奖励模型 鲁棒性 贝叶斯方法 模型对齐

📋 核心要点

  1. 现有RLHF方法依赖的奖励模型存在不稳定性，易导致奖励黑客和与人类意图不一致的问题。
  2. 提出奖励鲁棒的RLHF框架，通过贝叶斯奖励模型集成(BRME)建模奖励函数的不确定性，平衡性能和鲁棒性。
  3. 实验结果表明，该框架在多个基准测试中优于基线方法，提高了准确性和长期稳定性。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型(LLMs)不断朝着更高级的智能形式发展，从人类反馈中进行强化学习(RLHF)越来越被视为实现通用人工智能(AGI)的关键途径。然而，依赖于基于奖励模型(RM)的对齐方法由于奖励模型(RM)固有的不稳定性和不完善性而引入了重大挑战，这可能导致诸如奖励黑客和与人类意图不一致等关键问题。在本文中，我们介绍了一种奖励鲁棒的RLHF框架，旨在解决这些根本性挑战，为LLM中更可靠和更有弹性的学习铺平道路。我们的方法引入了一种新颖的优化目标，通过结合贝叶斯奖励模型集成(BRME)来模拟奖励函数的不确定性集合，从而仔细地平衡了性能和鲁棒性。这使得该框架能够整合标称性能和最小奖励信号，即使在不完善的RM下也能确保更稳定的学习。经验结果表明，我们的框架在不同的基准测试中始终优于基线，显示出更高的准确性和长期稳定性。我们还提供了理论分析，表明奖励鲁棒的RLHF接近恒定奖励设置的稳定性，即使在随机案例分析中也被证明是可以接受的。总之，这些贡献突出了该框架在增强LLM对齐的性能和稳定性方面的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）通过人类反馈强化学习（RLHF）进行对齐时，由于奖励模型（RM）的不完善和不稳定性导致的奖励黑客和与人类意图不一致的问题。现有的基于RM的RLHF方法对RM的质量高度敏感，容易受到RM的偏差和噪声的影响，从而导致模型学习到不期望的行为。

核心思路：论文的核心思路是通过引入奖励鲁棒性来解决RM的不确定性问题。具体来说，论文使用贝叶斯奖励模型集成（BRME）来建模奖励函数的不确定性集合，并设计一种新的优化目标，该目标同时考虑了标称性能和最小奖励信号。通过这种方式，即使RM存在偏差或噪声，模型也能学习到更稳定和可靠的策略。

技术框架：该框架主要包含以下几个模块：1) 数据收集：收集人类反馈数据，用于训练奖励模型；2) 奖励模型训练：使用收集到的数据训练贝叶斯奖励模型集成（BRME），BRME能够提供奖励预测的不确定性估计；3) 策略优化：使用强化学习算法（如PPO）优化语言模型的策略，优化目标是最大化奖励，同时保证奖励的鲁棒性，即在奖励函数的不确定性集合中，策略的最小奖励也要尽可能大。

关键创新：最重要的技术创新点在于引入了奖励鲁棒性的概念，并将其融入到RLHF的优化目标中。与传统的RLHF方法只关注标称奖励不同，该方法同时考虑了奖励的不确定性，从而提高了模型的稳定性和可靠性。此外，使用贝叶斯奖励模型集成（BRME）来建模奖励函数的不确定性也是一个重要的创新点。

关键设计：关键的设计包括：1) 贝叶斯奖励模型集成（BRME）的构建方法，包括选择合适的模型结构和训练方法；2) 奖励鲁棒性优化目标的具体形式，包括如何平衡标称奖励和最小奖励；3) 强化学习算法的选择和参数设置，以及如何将其与奖励鲁棒性优化目标相结合。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，提出的奖励鲁棒RLHF框架在多个基准测试中 consistently 优于基线方法，在准确性和长期稳定性方面均有提升。具体性能数据未知，但论文强调了该框架在不同基准测试中的普遍适用性，以及在不完美奖励模型下学习的优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要通过人类反馈进行对齐的大型语言模型，例如对话系统、文本生成模型等。通过提高模型在不完美奖励模型下的稳定性和可靠性，可以减少奖励黑客和与人类意图不一致的问题，从而提高用户体验和模型的安全性。未来，该方法可以进一步扩展到其他强化学习领域，例如机器人控制等。

📄 摘要（原文）

As Large Language Models (LLMs) continue to progress toward more advanced forms of intelligence, Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) is increasingly seen as a key pathway toward achieving Artificial General Intelligence (AGI). However, the reliance on reward-model-based (RM-based) alignment methods introduces significant challenges due to the inherent instability and imperfections of Reward Models (RMs), which can lead to critical issues such as reward hacking and misalignment with human intentions. In this paper, we introduce a reward-robust RLHF framework aimed at addressing these fundamental challenges, paving the way for more reliable and resilient learning in LLMs. Our approach introduces a novel optimization objective that carefully balances performance and robustness by incorporating Bayesian Reward Model Ensembles (BRME) to model the uncertainty set of reward functions. This allows the framework to integrate both nominal performance and minimum reward signals, ensuring more stable learning even with imperfect RMs. Empirical results demonstrate that our framework consistently outperforms baselines across diverse benchmarks, showing improved accuracy and long-term stability. We also provide a theoretical analysis, demonstrating that reward-robust RLHF approaches the stability of constant reward settings, which proves to be acceptable even in a stochastic-case analysis. Together, these contributions highlight the framework potential to enhance both the performance and stability of LLM alignment.