Meta-Aligner: Bidirectional Preference-Policy Optimization for Multi-Objective LLMs Alignment

📄 arXiv: 2604.24178v1 📥 PDF

作者: Wenzhe Xu, Biao Liu, Yiyang Sun, Xin Geng, Ning Xu

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2026-04-27

💡 一句话要点

提出Meta-Aligner，通过双向偏好-策略优化实现多目标LLM对齐

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多目标对齐 大型语言模型 元学习 偏好学习 双向优化

📋 核心要点

  1. 现有方法在多目标LLM对齐中依赖静态偏好权重，忽略了训练过程中响应所蕴含的有效偏好权衡信息。
  2. Meta-Aligner通过双层元学习框架，实现偏好和策略响应之间的双向优化，生成动态偏好以指导训练。
  3. 实验结果表明，Meta-Aligner在多个多目标基准测试中表现优异，验证了其动态双向优化框架的有效性。

📝 摘要（中文）

多目标对齐旨在通过同时优化多个目标，使大型语言模型（LLM）与多样且通常相互冲突的人类价值观对齐。现有方法主要依赖于静态偏好权重构建策略。然而，严格地对齐到固定目标会丢弃有价值的中间信息，因为即使偏离目标，训练响应也固有地体现了有效的偏好权衡。为了解决这个限制，我们提出了Meal，即MEta ALigner，一个双层元学习框架，支持偏好和策略响应之间的双向优化，为更稳定的训练生成有指导意义的动态偏好。具体来说，我们引入了一个偏好权重网络作为元学习器，以基于输入提示生成自适应偏好权重，并将偏好权重作为可学习参数进行更新，而LLM策略作为基础学习器，在这些偏好条件下使用拒绝采样策略优化响应生成。大量的实验结果表明，我们的方法在多个多目标基准测试中取得了优异的性能，验证了动态双向偏好-策略优化框架的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多目标大型语言模型（LLM）对齐问题，即如何使LLM同时满足多个可能冲突的人类价值观。现有方法主要依赖于静态的偏好权重构建策略，这种策略的痛点在于忽略了训练过程中产生的中间响应所蕴含的有效偏好权衡信息，导致模型训练不够灵活，可能无法达到最优的对齐效果。

核心思路：论文的核心思路是引入一个双层元学习框架，实现偏好和策略响应之间的双向优化。通过动态调整偏好权重，使模型能够更好地学习和适应不同的目标，从而在多个目标之间取得更好的平衡。这种动态调整偏好的方式能够充分利用训练过程中的中间信息，提高模型的训练效率和最终性能。

技术框架：Meta-Aligner框架包含两个主要模块：偏好权重网络（Preference-Weight-Net）和LLM策略（LLM Policy）。偏好权重网络作为元学习器，负责根据输入提示生成自适应的偏好权重，并将这些权重作为可学习的参数进行更新。LLM策略作为基础学习器，负责根据这些偏好权重生成响应，并使用拒绝采样策略进行优化。整个框架通过双向优化，不断调整偏好权重和LLM策略，从而实现多目标对齐。

关键创新：Meta-Aligner的关键创新在于其动态双向偏好-策略优化机制。与现有方法中静态的偏好权重不同，Meta-Aligner能够根据输入提示和训练过程中的反馈动态调整偏好权重，从而更好地适应不同的目标和场景。这种动态调整机制使得模型能够更有效地学习和利用训练数据，提高模型的泛化能力和对齐效果。

关键设计：偏好权重网络的设计是关键之一，它需要能够根据输入提示生成合理的偏好权重，并能够根据训练反馈进行更新。论文中使用了具体的网络结构（具体结构未知），并设计了相应的损失函数来优化偏好权重。LLM策略使用了拒绝采样策略，通过对生成的多个响应进行筛选，选择最符合偏好权重的响应。具体的参数设置和损失函数细节在论文中应该有更详细的描述（细节未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Meta-Aligner在多个多目标基准测试中取得了优异的性能，验证了其动态双向偏好-策略优化框架的有效性。具体性能数据和对比基线在论文中进行了详细的展示（具体数据未知），表明Meta-Aligner能够显著提升LLM在多目标对齐方面的能力。

🎯 应用场景

Meta-Aligner的研究成果可应用于各种需要多目标优化的LLM应用场景，例如对话系统、内容生成、智能助手等。通过更好地对齐人类价值观，可以提高LLM的安全性、可靠性和用户满意度。该研究还有助于推动人工智能伦理和价值观对齐领域的发展，为构建更加负责任和有益的人工智能系统奠定基础。

📄 摘要（原文）

Multi-Objective Alignment aims to align Large Language Models (LLMs) with diverse and often conflicting human values by optimizing multiple objectives simultaneously. Existing methods predominantly rely on static preference weight construction strategies. However, rigidly aligning to fixed targets discards valuable intermediate information, as training responses inherently embody valid preference trade-offs even when deviating from the target. To address this limitation, we propose Meal, i.e., MEta ALigner, a bi-level meta-learning framework enabling bidirectional optimization between preferences and policy responses, generating instructive dynamic preferences for steadier training. Specifically, we introduce a preference-weight-net as a meta-learner to generate adaptive preference weights based on input prompts and update the preference weights as learnable parameters, while the LLM policy acts as a base-learner optimizing response generation conditioned on these preferences with rejection sampling strategy. Extensive empirical results demonstrate that our method achieves superior performance on several multi-objective benchmarks, validating the effectiveness of the dynamic bidirectional preference-policy optimization framework.