LoRe: Personalizing LLMs via Low-Rank Reward Modeling

📄 arXiv: 2504.14439v1 📥 PDF

作者: Avinandan Bose, Zhihan Xiong, Yuejie Chi, Simon Shaolei Du, Lin Xiao, Maryam Fazel

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-04-20

💡 一句话要点

提出LoRe：通过低秩奖励建模个性化大型语言模型

🎯 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: 大型语言模型 个性化 低秩建模 奖励建模 强化学习 用户偏好 少样本学习

📋 核心要点

  1. 传统RLHF方法依赖单一价值表示，难以适应用户个性化偏好，限制了LLM的对齐性和用户满意度。
  2. LoRe通过低秩偏好建模，将奖励函数表示在低维子空间，个体偏好建模为共享基函数的加权组合。
  3. 实验表明，LoRe在多个偏好数据集上表现出更好的泛化能力和偏好预测准确性，尤其是在未见用户上。

📝 摘要（中文）

为了提升对齐性和用户满意度，个性化大型语言模型（LLMs）以适应不同的用户偏好至关重要。传统的基于人类反馈的强化学习（RLHF）方法通常依赖于单一的价值表示，限制了它们适应个体偏好的能力。我们提出了一种新颖的框架，该框架利用低秩偏好建模来高效地学习和泛化用户特定的奖励函数。通过在低维子空间中表示奖励函数，并将个体偏好建模为共享基函数的加权组合，我们的方法避免了僵化的用户分类，同时实现了可扩展性和少样本适应。我们在多个偏好数据集上验证了我们的方法，证明了其对未见用户的卓越泛化能力以及在偏好预测任务中更高的准确性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）的个性化问题，即如何使LLM更好地适应不同用户的偏好。现有基于人类反馈的强化学习（RLHF）方法通常使用单一的价值函数来表示所有用户的偏好，这限制了模型对个体差异的适应能力，导致用户体验不佳。此外，直接为每个用户训练独立的奖励模型成本高昂，难以扩展。

核心思路：论文的核心思路是利用低秩建模来表示用户偏好。具体来说，假设所有用户的偏好都位于一个低维子空间中，每个用户的偏好可以表示为一组共享基函数的线性组合。通过学习这些基函数和每个用户的组合权重，可以有效地捕捉用户之间的共性和差异，从而实现个性化。

技术框架：LoRe框架包含以下主要阶段：1) 基函数学习：使用所有用户的偏好数据学习一组共享的低秩基函数。2) 用户偏好建模：对于每个用户，学习其偏好在基函数上的权重。3) 奖励函数构建：使用学习到的基函数和用户权重构建用户特定的奖励函数。4) 策略优化：使用用户特定的奖励函数对LLM进行微调，使其更好地适应用户的偏好。

关键创新：LoRe的关键创新在于使用低秩建模来表示用户偏好，这与传统的RLHF方法使用单一价值函数或为每个用户训练独立模型的方法不同。低秩建模能够有效地捕捉用户之间的共性和差异，减少了模型参数量，提高了泛化能力和可扩展性。此外，LoRe避免了对用户进行硬性分类，允许用户偏好在连续空间中变化。

关键设计：LoRe的关键设计包括：1) 基函数数量的选择：基函数数量决定了模型能够捕捉的用户偏好复杂程度，需要根据数据集进行调整。2) 损失函数的设计：损失函数用于学习基函数和用户权重，通常包括偏好预测损失和正则化项。3) 策略优化算法的选择：可以使用各种强化学习算法，如PPO，来优化LLM的策略。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，LoRe在多个偏好数据集上优于现有的RLHF方法。具体来说，LoRe在未见用户上的偏好预测准确率提高了显著，表明其具有更好的泛化能力。此外，LoRe在少样本学习场景下也表现出色，能够在少量用户数据的情况下快速适应新的用户偏好。实验结果验证了LoRe的有效性和优越性。

🎯 应用场景

LoRe可应用于各种需要个性化LLM的场景，例如个性化推荐系统、定制化对话机器人、以及针对特定用户群体的教育内容生成。通过更好地理解和适应用户偏好，LoRe能够显著提升用户体验和满意度，并为LLM的广泛应用铺平道路。未来，该方法可以扩展到其他模态数据，例如图像和音频，以实现更全面的个性化。

📄 摘要（原文）

Personalizing large language models (LLMs) to accommodate diverse user preferences is essential for enhancing alignment and user satisfaction. Traditional reinforcement learning from human feedback (RLHF) approaches often rely on monolithic value representations, limiting their ability to adapt to individual preferences. We introduce a novel framework that leverages low-rank preference modeling to efficiently learn and generalize user-specific reward functions. By representing reward functions in a low-dimensional subspace and modeling individual preferences as weighted combinations of shared basis functions, our approach avoids rigid user categorization while enabling scalability and few-shot adaptation. We validate our method on multiple preference datasets, demonstrating superior generalization to unseen users and improved accuracy in preference prediction tasks.