Larger or Smaller Reward Margins to Select Preferences for Alignment?

📄 arXiv: 2503.01864v1 📥 PDF

作者: Kexin Huang, Junkang Wu, Ziqian Chen, Xue Wang, Jinyang Gao, Bolin Ding, Jiancan Wu, Xiangnan He, Xiang Wang

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-02-25

💡 一句话要点

提出对齐潜力指标，提升基于偏好学习的大语言模型对齐效果

🎯 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: 偏好学习 大语言模型对齐 奖励模型 数据选择 对齐潜力 自博弈 强化学习

📋 核心要点

  1. 现有偏好学习方法依赖奖励边界评估数据质量，但显式和隐式奖励边界评估结果存在矛盾。
  2. 论文提出对齐潜力指标，量化模型隐式奖励边界与目标显式奖励边界的差距，评估对齐潜力。
  3. 实验表明，使用该指标选择的数据训练能持续提高对齐性能，并在自博弈数据生成中超越SOTA。

📝 摘要（中文）

偏好学习对于使大型语言模型（LLMs）与人类价值观对齐至关重要，而偏好数据集的质量在此过程中起着关键作用。现有的评估指标主要基于显式或隐式奖励边界来评估数据质量，但它们对同一数据往往给出矛盾的评估结果。为了解决这个问题，我们引入了对齐潜力指标，该指标量化了模型当前隐式奖励边界与目标显式奖励边界之间的差距，从而估计模型与偏好数据对齐的潜力。实验结果表明，使用该指标选择的数据进行训练能够持续提高对齐性能，优于不同基础模型和优化目标下的现有指标。此外，我们的方法扩展到自博弈数据生成框架，在该框架中，该指标用于识别LLMs自生成内容中的高质量数据。在这种数据生成场景下，我们的方法在各种训练设置下超越了当前最先进（SOTA）的结果，并随着数据集大小和训练迭代次数的增加，在对齐性能方面表现出持续的改进。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于偏好学习的大语言模型对齐方法，在选择训练数据时，依赖于显式或隐式的奖励边界来评估数据质量。然而，这些评估指标常常对同一数据集给出矛盾的评估结果，导致模型训练效果不稳定，难以有效提升对齐性能。因此，如何选择高质量的偏好数据，成为了一个亟待解决的问题。

核心思路：论文的核心思路是提出一种新的数据质量评估指标，即“对齐潜力”指标。该指标通过量化模型当前隐式奖励边界与目标显式奖励边界之间的差距，来评估模型与偏好数据对齐的潜力。核心在于认为，数据不仅要提供明确的偏好信号，还要能够有效引导模型向目标对齐方向前进。

技术框架：论文提出的方法主要包含以下几个阶段：1) 使用现有的偏好数据或自博弈生成数据，得到候选的训练数据集合。2) 使用预训练的大语言模型，计算每个数据的隐式奖励边界。3) 根据人工标注的偏好信息，确定目标显式奖励边界。4) 计算每个数据的对齐潜力指标，即隐式奖励边界与显式奖励边界之间的差距。5) 根据对齐潜力指标，选择高质量的数据进行训练，提升模型的对齐性能。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于提出了“对齐潜力”这一概念，并将其量化为一个可计算的指标。与现有方法仅关注奖励边界的绝对值不同，该指标关注的是模型当前状态与目标状态之间的差距，从而更准确地评估数据的对齐潜力。这种相对性的评估方式，能够更好地指导数据选择，提升模型训练效果。

关键设计：对齐潜力指标的具体计算方式未知，论文中可能涉及一些关键的参数设置，例如如何定义隐式和显式奖励边界，以及如何量化它们之间的差距。此外，在自博弈数据生成框架中，如何利用该指标来指导数据生成过程，也是一个关键的设计细节。损失函数的设计可能也与对齐潜力指标相关，以鼓励模型向具有更高对齐潜力的数据靠拢。

📊 实验亮点

实验结果表明，使用对齐潜力指标选择的数据进行训练，在不同基础模型和优化目标下，均能持续提高对齐性能，优于现有指标。在自博弈数据生成场景下，该方法超越了当前SOTA结果，并且随着数据集大小和训练迭代次数的增加，对齐性能持续提升。具体的性能提升幅度和对比基线未知，需要在论文中进一步查找。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于大语言模型的对齐训练，尤其是在需要高质量偏好数据的场景下。例如，可以用于优化对话系统、文本生成模型等，使其更好地符合人类价值观和偏好。此外，该方法还可以应用于自博弈数据生成框架，提升数据质量，降低人工标注成本，加速模型对齐过程。未来，该研究有望推动大语言模型在各个领域的应用，使其更加安全、可靠和有用。

📄 摘要（原文）

Preference learning is critical for aligning large language models (LLMs) with human values, with the quality of preference datasets playing a crucial role in this process. While existing metrics primarily assess data quality based on either explicit or implicit reward margins, they often provide contradictory evaluations for the same data. To address this issue, we introduce the alignment potential metric, which quantifies the gap from the model's current implicit reward margin to the target explicit reward margin, thereby estimating the model's potential to align with the preference data. Empirical results demonstrate that training on data selected by this metric consistently enhances alignment performance, surpassing existing metrics across different base models and optimization objectives. Furthermore, our method extends to self-play data generation frameworks, where the metric is used to identify high-quality data within the self-generated content by LLMs. Under this data generation scenario, our method surpasses current state-of-the-art (SOTA) results across various training settings and demonstrates continuous improvements in alignment performance as dataset size and training iterations increase.