Eliminating Inductive Bias in Reward Models with Information-Theoretic Guidance

📄 arXiv: 2512.23461v1 📥 PDF

作者: Zhuo Li, Pengyu Cheng, Zhechao Yu, Feifei Tong, Anningzhe Gao, Tsung-Hui Chang, Xiang Wan, Erchao Zhao, Xiaoxi Jiang, Guanjun Jiang

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-12-29

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出DIR方法，通过信息论优化消除奖励模型中的归纳偏置，提升RLHF性能。

🎯 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: 奖励模型 归纳偏置 信息瓶颈 互信息 RLHF

📋 核心要点

  1. 奖励模型训练数据存在归纳偏置，导致过拟合和奖励攻击，现有方法难以有效处理复杂偏置。
  2. DIR方法通过最大化RM分数与人类偏好对的互信息，并最小化RM输出与偏置属性的互信息来消除偏置。
  3. 实验表明，DIR能有效缓解回复长度、谄媚和格式等偏置，并提升RLHF性能和泛化能力。

📝 摘要（中文）

奖励模型(RM)在基于人类反馈的强化学习(RLHF)中至关重要，用于使大型语言模型(LLM)与人类价值观对齐。然而，RM训练数据通常被认为是低质量的，包含容易导致过拟合和奖励攻击的归纳偏置。例如，更详细和全面的回复通常更受人类青睐，但也包含更多的词，导致回复长度成为不可避免的归纳偏置之一。现有的RM去偏方法要么针对单一特定类型的偏置，要么仅用简单的线性相关性（例如，Pearson系数）来建模问题。为了缓解奖励建模中更复杂和多样的归纳偏置，我们提出了一种新的基于信息论的去偏方法，称为DIR。受信息瓶颈(IB)的启发，我们最大化RM分数与人类偏好对之间的互信息(MI)，同时最小化RM输出与偏好输入的偏置属性之间的MI。通过信息论的理论证明，DIR可以处理具有非线性相关性的更复杂类型的偏置，从而广泛扩展了RM去偏方法在现实世界中的应用场景。在实验中，我们验证了DIR在三种类型的归纳偏置（回复长度、谄媚和格式）上的有效性。我们发现DIR不仅有效地缓解了目标归纳偏置，而且提高了各种基准测试中的RLHF性能，从而产生了更好的泛化能力。代码和训练配方可在https://github.com/Qwen-Applications/DIR获得。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决奖励模型（RM）训练数据中存在的归纳偏置问题。这些偏置会导致RM过度拟合训练数据中的非期望特征（如回复长度、谄媚等），从而影响其泛化能力和在RLHF中的表现。现有方法通常只能处理单一类型的偏置，或者只能建模简单的线性相关性，无法有效应对现实世界中复杂多样的偏置类型。

核心思路：DIR的核心思路是基于信息瓶颈（IB）原理，通过信息论的方法来消除RM中的归纳偏置。具体来说，DIR旨在最大化RM输出与人类偏好之间的互信息，同时最小化RM输出与输入数据中偏置属性之间的互信息。这样可以使RM学习到真正反映人类偏好的信息，而忽略掉与偏置相关的噪声信息。

技术框架：DIR的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 收集包含人类偏好的训练数据；2) 确定需要消除的归纳偏置属性（如回复长度）；3) 构建奖励模型，并使用DIR损失函数进行训练；4) 使用训练好的奖励模型进行RLHF。DIR的关键在于其损失函数的设计，该损失函数同时考虑了RM输出与人类偏好之间的互信息最大化，以及RM输出与偏置属性之间的互信息最小化。

关键创新：DIR最重要的技术创新在于其基于信息论的去偏方法。与现有方法相比，DIR可以处理更复杂、非线性的偏置类型，并且具有更强的理论基础。通过最大化和最小化互信息，DIR能够有效地将RM的注意力集中在真正重要的信息上，从而提高其泛化能力和鲁棒性。

关键设计：DIR的关键设计包括：1) 使用互信息作为衡量RM输出与人类偏好和偏置属性之间相关性的指标；2) 设计合适的互信息估计方法，以便在实际应用中进行计算；3) 通过调整损失函数中互信息项的权重，来控制去偏的强度；4) 可以灵活地应用于不同的奖励模型结构和训练流程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DIR方法在缓解回复长度、谄媚和格式等归纳偏置方面表现出色。与现有方法相比，DIR不仅能够有效地消除这些偏置，而且能够显著提升RLHF的性能，并在多个基准测试中取得了更好的泛化能力。这些结果验证了DIR方法的有效性和优越性。

🎯 应用场景

DIR方法可广泛应用于各种需要使用奖励模型的场景，例如大型语言模型的对齐、对话系统、文本生成等。通过消除奖励模型中的归纳偏置，DIR可以提高模型的泛化能力和鲁棒性，使其更好地反映人类的真实偏好，从而生成更符合人类价值观的内容。该研究有助于提升AI系统的安全性和可靠性。

📄 摘要（原文）

Reward models (RMs) are essential in reinforcement learning from human feedback (RLHF) to align large language models (LLMs) with human values. However, RM training data is commonly recognized as low-quality, containing inductive biases that can easily lead to overfitting and reward hacking. For example, more detailed and comprehensive responses are usually human-preferred but with more words, leading response length to become one of the inevitable inductive biases. A limited number of prior RM debiasing approaches either target a single specific type of bias or model the problem with only simple linear correlations, \textit{e.g.}, Pearson coefficients. To mitigate more complex and diverse inductive biases in reward modeling, we introduce a novel information-theoretic debiasing method called \textbf{D}ebiasing via \textbf{I}nformation optimization for \textbf{R}M (DIR). Inspired by the information bottleneck (IB), we maximize the mutual information (MI) between RM scores and human preference pairs, while minimizing the MI between RM outputs and biased attributes of preference inputs. With theoretical justification from information theory, DIR can handle more sophisticated types of biases with non-linear correlations, broadly extending the real-world application scenarios for RM debiasing methods. In experiments, we verify the effectiveness of DIR with three types of inductive biases: \textit{response length}, \textit{sycophancy}, and \textit{format}. We discover that DIR not only effectively mitigates target inductive biases but also enhances RLHF performance across diverse benchmarks, yielding better generalization abilities. The code and training recipes are available at https://github.com/Qwen-Applications/DIR.