Sample-Efficient Alignment for LLMs

📄 arXiv: 2411.01493v2 📥 PDF

作者: Zichen Liu, Changyu Chen, Chao Du, Wee Sun Lee, Min Lin

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-11-03 (更新: 2024-11-09)

💡 一句话要点

提出SEA算法，通过上下文决斗强盗框架实现LLM高效对齐

🎯 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: LLM对齐 强化学习 上下文决斗强盗 Thompson采样 主动探索

📋 核心要点

  1. 现有LLM对齐方法通常需要大量人工标注数据，成本高昂，且探索效率较低。
  2. 论文提出SEA算法，利用上下文决斗强盗框架，结合Thompson采样进行主动探索，提升样本利用率。
  3. 实验表明，SEA在不同模型规模和偏好学习算法下，均能实现高效对齐，优于现有主动探索方法。

📝 摘要（中文）

本文研究了在有限的在线反馈预算下，如何高效地将大型语言模型（LLM）与人类偏好对齐。首先，我们将LLM对齐问题形式化为上下文决斗强盗问题。这种形式化包含了诸如在线RLHF和在线DPO等最新范式，并自然地寻求结合在线主动探索的样本高效算法。借鉴强盗理论的见解，我们引入了一种基于Thompson采样的统一算法，并强调了其在两种不同的LLM对齐场景中的应用。名为SEA（Sample-Efficient Alignment）的实用代理高效地实现了该算法，并通过跨三个模型规模（1B、2.8B、6.9B）和三种偏好学习算法（DPO、IPO、SLiC）的广泛实验进行了验证。结果表明，SEA实现了与oracle偏好的高度样本高效对齐，优于最近用于LLM的主动探索方法。此外，我们发布了SEA的实现以及一个为LLM在线对齐设计的高效代码库，旨在加速该领域的未来研究。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）与人类偏好对齐的问题，尤其关注在在线反馈预算有限的情况下，如何高效地进行对齐。现有方法，如RLHF和DPO，通常需要大量的标注数据，训练成本高昂，且探索策略不够高效，导致样本利用率低。

核心思路：论文的核心思路是将LLM对齐问题建模为上下文决斗强盗问题。在这种框架下，每次交互都相当于一次“决斗”，模型需要选择一个策略（生成文本），并根据人类的偏好反馈（哪个文本更好）来更新策略。通过借鉴强盗算法中的Thompson采样，SEA算法能够进行主动探索，平衡探索（探索新的策略）和利用（利用已知的优秀策略），从而提高样本效率。

技术框架：SEA算法的整体框架如下：1）上下文编码：将输入文本编码为上下文向量。2）策略选择：使用Thompson采样从策略分布中选择一个策略（即LLM）。3）文本生成：使用选定的LLM生成文本。4）偏好反馈：获取人类对生成文本的偏好反馈（例如，哪个文本更符合人类的期望）。5）策略更新：根据反馈更新策略分布，以便更好地预测人类偏好。

关键创新：SEA算法的关键创新在于将LLM对齐问题形式化为上下文决斗强盗问题，并利用Thompson采样进行主动探索。与传统的被动学习方法相比，SEA能够更有效地利用有限的反馈数据，从而实现更高的样本效率。此外，SEA算法是一个统一的框架，可以应用于不同的偏好学习算法（如DPO、IPO、SLiC）。

关键设计：SEA算法的关键设计包括：1）上下文编码器：用于将输入文本编码为上下文向量，可以使用预训练的语言模型（如BERT）或自定义的编码器。2）策略分布：用于表示LLM的策略，可以使用高斯分布或狄利克雷分布。3）Thompson采样：用于从策略分布中选择策略，保证探索和利用的平衡。4）反馈模型：用于预测人类对生成文本的偏好，可以使用逻辑回归模型或神经网络。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SEA算法在三个不同规模的模型（1B、2.8B、6.9B）和三种不同的偏好学习算法（DPO、IPO、SLiC）上均表现出色，实现了与oracle偏好的高度样本高效对齐，优于现有的主动探索方法。具体性能数据未知，但论文强调了SEA在样本效率方面的显著提升。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种需要与人类偏好对齐的LLM应用场景，例如对话系统、文本摘要、代码生成等。通过提高样本效率，SEA算法可以降低LLM对齐的成本，加速LLM在实际应用中的部署。此外，该研究也为未来LLM对齐算法的设计提供了新的思路。

📄 摘要（原文）

We study methods for efficiently aligning large language models (LLMs) with human preferences given budgeted online feedback. We first formulate the LLM alignment problem in the frame of contextual dueling bandits. This formulation, subsuming recent paradigms such as online RLHF and online DPO, inherently quests for sample-efficient algorithms that incorporate online active exploration. Leveraging insights from bandit theory, we introduce a unified algorithm based on Thompson sampling and highlight its applications in two distinct LLM alignment scenarios. The practical agent that efficiently implements this algorithm, named SEA (Sample-Efficient Alignment), is empirically validated through extensive experiments across three model scales (1B, 2.8B, 6.9B) and three preference learning algorithms (DPO, IPO, SLiC). The results demonstrate that SEA achieves highly sample-efficient alignment with oracle's preferences, outperforming recent active exploration methods for LLMs. Additionally, we release the implementation of SEA together with an efficient codebase designed for online alignment of LLMs, aiming to accelerate future research in this field.