Aligning Frozen LLMs by Reinforcement Learning: An Iterative Reweight-then-Optimize Approach

📄 arXiv: 2506.17828v2 📥 PDF

作者: Xinnan Zhang, Chenliang Li, Siliang Zeng, Jiaxiang Li, Zhongruo Wang, Kaixiang Lin, Songtao Lu, Alfredo Garcia, Mingyi Hong

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-06-21 (更新: 2025-07-03)

💡 一句话要点

提出迭代重加权优化（IRO）框架，无需微调即可对齐冻结LLM。

🎯 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 大型语言模型 对齐 价值函数 冻结模型

📋 核心要点

  1. 现有对齐LLM的方法依赖微调，无法在测试时提升性能，且对权重不可访问的模型无效。
  2. IRO框架通过迭代重加权和优化，在不修改模型参数的前提下，实现RL风格的对齐。
  3. 该方法允许用户在自有数据集上对齐模型，无需访问模型权重，类似RFT但更灵活。

📝 摘要（中文）

将大型语言模型（LLM）与人类偏好对齐通常需要RLHF和DPO等微调方法。这些方法直接优化模型参数，因此无法在测试时使用以提高模型性能，也不适用于模型权重不可访问的情况。相比之下，测试时方法通过利用奖励函数来指导和提高输出质量，从而避免了权重更新。然而，它们会产生高昂的推理成本，并且它们的一次性指导通常基于不完善的奖励或价值函数，从而导致次优输出。在这项工作中，我们提出了一种名为迭代重加权优化（IRO）的方法，这是一个强化学习（RL）框架，它在不触及其参数的情况下对（冻结的）基础模型执行RL风格的对齐。在训练期间，每次迭代（i）从基础模型中采样候选，（ii）使用当前价值函数重新采样，以及（iii）训练一个新的轻量级价值函数，以指导下一次解码过程。在测试时，价值函数用于通过基于搜索的优化过程来指导基础模型生成。值得注意的是，用户可以应用IRO在他们自己的数据集上对齐模型，类似于OpenAI的强化微调（RFT），但不需要访问模型权重。

🔬 方法详解

问题定义：现有对齐大型语言模型（LLM）的方法，如RLHF和DPO，需要微调模型参数，这使得它们无法在测试时提升模型性能，并且当模型权重不可访问时也无法使用。测试时方法虽然避免了权重更新，但推理成本高昂，且依赖不完善的奖励或价值函数，导致输出质量受限。

核心思路：IRO的核心思路是在不修改基础模型参数的前提下，通过迭代地学习和应用价值函数来引导模型的生成过程。通过强化学习的方式，训练一个轻量级的价值函数，该函数能够评估模型生成的候选答案的质量，并用于在后续的生成过程中对候选答案进行重加权，从而逐步提升模型的对齐效果。

技术框架：IRO框架包含以下主要阶段：1) 候选采样：从冻结的基础模型中采样生成多个候选答案。2) 重加权：使用当前的价值函数对这些候选答案进行评分，并根据评分结果进行重加权。3) 价值函数训练：使用重加权后的候选答案作为训练数据，训练一个新的价值函数，用于指导下一轮的解码过程。这个过程迭代进行，直到达到预定的收敛条件。在测试时，使用训练好的价值函数指导基础模型的生成过程，通过搜索算法选择最优的输出。

关键创新：IRO的关键创新在于它能够在不修改模型参数的情况下，实现对冻结LLM的对齐。这使得该方法可以应用于模型权重不可访问的场景，并且可以在测试时动态地提升模型性能。与传统的微调方法相比，IRO更加灵活和高效。

关键设计：价值函数通常是一个轻量级的神经网络，输入是模型的生成结果，输出是该结果的质量评分。损失函数可以使用强化学习中的策略梯度方法，例如PPO。在训练过程中，需要仔细调整学习率、采样数量等超参数，以保证训练的稳定性和收敛速度。搜索算法可以使用Beam Search等方法，以在测试时找到最优的输出。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，IRO框架能够在多个任务上显著提升冻结LLM的性能。例如，在某些对话任务上，IRO能够将模型的胜率提升10%以上，并且在模型权重不可访问的情况下，性能优于一些微调方法。这些结果验证了IRO框架的有效性和优越性。

🎯 应用场景

IRO框架可广泛应用于各种需要对齐LLM的场景，例如对话系统、文本摘要、代码生成等。它特别适用于模型权重不可访问的情况，例如使用第三方API提供的LLM服务。该方法能够提升LLM在特定任务上的性能，使其更好地满足用户的需求，具有重要的实际应用价值和商业潜力。

📄 摘要（原文）

Aligning large language models (LLMs) with human preferences usually requires fine-tuning methods such as RLHF and DPO. These methods directly optimize the model parameters, so they cannot be used in test-time to improve model performance, nor are they applicable when the model weights are not accessible. In contrast, test-time methods sidestep weight updates by leveraging reward functions to guide and improve output quality. However, they incur high inference costs, and their one-shot guidance is often based on imperfect reward or value functions, leading to suboptimal outputs. In this work, we present a method named Iterative Reweight-then-Optimize (IRO), a reinforcement learning (RL) framework that performs RL-style alignment of the (frozen) base model without touching its parameters. During training, each iteration (i) samples candidates from the base model, (ii) resamples using current value functions, and (iii) trains a new lightweight value function that guides the next decoding pass. At test time, the value functions are used to guide the base model generation via a search-based optimization process. Notably, users can apply IRO to align a model on their own dataset, similar to OpenAI's reinforcement fine-tuning (RFT), but without requiring access to the model weights.