Latent Embedding Adaptation for Human Preference Alignment in Diffusion Planners

📄 arXiv: 2503.18347v1 📥 PDF

作者: Wen Zheng Terence Ng, Jianda Chen, Yuan Xu, Tianwei Zhang

分类: cs.LG, cs.AI, cs.RO

发布日期: 2025-03-24

备注: 8 pages

💡 一句话要点

提出基于偏好隐空间嵌入的扩散规划器，高效对齐人类偏好

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 扩散模型 人类偏好对齐 偏好学习 隐空间嵌入 轨迹生成

📋 核心要点

  1. 现有方法在自动化决策系统中难以快速适应个体用户偏好，导致个性化轨迹生成面临挑战。
  2. 论文提出偏好隐空间嵌入（PLE）方法，通过优化可学习的PLE，实现与人类偏好的高效对齐。
  3. 实验表明，该方法在对齐人类偏好方面优于RLHF和LoRA等现有方法，并在真实人类偏好数据集上进行了验证。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种资源高效的方法，旨在使自动化决策系统生成的轨迹能够快速适应个体用户的偏好，从而解决个性化轨迹生成的问题。该方法利用预训练的条件扩散模型，并引入偏好隐空间嵌入（PLE），PLE在大型、无奖励的离线数据集上进行训练，作为捕获特定用户偏好的紧凑表示。通过使用我们提出的偏好反演方法来调整预训练模型，该方法直接优化可学习的PLE，与现有解决方案（如基于人类反馈的强化学习（RLHF）和低秩适应（LoRA））相比，我们实现了与人类偏好的更好对齐。为了更好地反映实际应用，我们创建了一个基准实验，使用多样化、高奖励轨迹上的真实人类偏好。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决自动化决策系统中，轨迹生成难以快速适应个体用户偏好的问题。现有方法，如RLHF，通常需要大量的在线交互和奖励信号，计算成本高昂且效率低下。此外，如何有效地表示和利用用户的偏好信息也是一个挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用预训练的条件扩散模型，并通过引入偏好隐空间嵌入（PLE）来捕获用户的个性化偏好。PLE作为用户偏好的紧凑表示，可以通过优化PLE来实现对预训练模型的快速适应，从而生成符合用户偏好的轨迹。这种方法避免了从头开始训练模型或进行大量的在线交互，提高了效率。

技术框架：整体框架包含以下几个主要阶段：1) 使用大型离线数据集预训练一个条件扩散模型，该模型能够生成高质量的轨迹。2) 引入偏好隐空间嵌入（PLE），PLE是一个可学习的向量，用于表示用户的个性化偏好。3) 提出偏好反演方法，通过优化PLE，使扩散模型生成的轨迹与用户的偏好对齐。4) 使用真实人类偏好数据集进行评估，验证方法的有效性。

关键创新：最重要的技术创新点在于偏好隐空间嵌入（PLE）的设计和偏好反演方法的提出。PLE提供了一种紧凑且可学习的用户偏好表示，偏好反演方法则能够直接优化PLE，从而实现对预训练模型的快速适应。与现有方法相比，该方法避免了大量的在线交互和奖励信号，提高了效率和可扩展性。

关键设计：PLE的具体维度和初始化方式未知，偏好反演方法中使用的损失函数需要仔细设计，以确保PLE能够有效地捕获用户的偏好信息。扩散模型的具体架构和训练方式也需要根据具体任务进行调整。此外，如何选择合适的优化器和学习率，以及如何避免过拟合等问题，也是需要考虑的关键设计因素。具体损失函数和网络结构等细节在论文中可能有所描述，但此处信息不足，无法详细展开。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验验证了所提出的PLE方法的有效性。与RLHF和LoRA等现有方法相比，该方法在对齐人类偏好方面取得了显著的提升。具体性能数据未知，但摘要中明确指出该方法在真实人类偏好数据集上进行了验证，表明其具有实际应用价值。实验结果表明，该方法能够有效地捕获用户的个性化偏好，并生成符合用户需求的轨迹。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种自动化决策系统，例如自动驾驶、机器人导航、游戏AI等。通过学习和适应用户的个性化偏好，系统可以生成更符合用户需求的轨迹或行为，从而提高用户满意度和系统效率。未来，该方法可以扩展到更复杂的决策场景，并与其他技术（如强化学习、模仿学习）相结合，实现更智能、更个性化的自动化决策。

📄 摘要（原文）

This work addresses the challenge of personalizing trajectories generated in automated decision-making systems by introducing a resource-efficient approach that enables rapid adaptation to individual users' preferences. Our method leverages a pretrained conditional diffusion model with Preference Latent Embeddings (PLE), trained on a large, reward-free offline dataset. The PLE serves as a compact representation for capturing specific user preferences. By adapting the pretrained model using our proposed preference inversion method, which directly optimizes the learnable PLE, we achieve superior alignment with human preferences compared to existing solutions like Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) and Low-Rank Adaptation (LoRA). To better reflect practical applications, we create a benchmark experiment using real human preferences on diverse, high-reward trajectories.