Beyond Monolithic Rewards: A Hybrid and Multi-Aspect Reward Optimization for MLLM Alignment

📄 arXiv: 2510.05283v1 📥 PDF

作者: Radha Gulhane, Sathish Reddy Indurthi

分类: cs.AI, cs.CL, cs.CV

发布日期: 2025-10-06

💡 一句话要点

提出混合多维度奖励优化框架，提升多模态大语言模型对齐效果

🎯 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: 多模态大语言模型 奖励模型 强化学习 人类偏好对齐 混合奖励 多维度奖励 指令遵循

📋 核心要点

  1. 现有MLLM对齐方法依赖单一信号的基于模型的奖励，缺乏跨领域任务的置信度校准，难以捕捉人类偏好的多样性。
  2. 提出混合奖励建模框架，结合模型奖励和规则奖励，并引入多维度奖励（指令遵循）和长度惩罚，提升对齐效果。
  3. 实验表明，该框架在多模态基准测试中取得显著提升，尤其在数学推理任务上，3B模型平均提升高达16%。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种混合奖励建模框架，旨在提升多模态大语言模型（MLLM）与人类偏好对齐的效果。该框架融合了互补的奖励范式：基于模型的奖励（利用学习到的奖励模型预测合成数据和人类反馈的标量或向量分数）和基于规则的奖励（利用领域特定的启发式方法提供具有置信度的显式正确性信号）。除了准确性之外，本文还引入了多维度奖励，以加强指令遵循，并采用广义长度惩罚奖励来稳定训练并提高性能。实验结果表明，应用混合和多维度奖励建模后，不同的多模态基准测试均获得了持续的改进。在3B参数规模的模型中，最佳模型在通用和数学推理任务上的平均改进约为9.5%，在数学基准测试中，平均改进高达约16%，突显了其在数学推理和问题解决方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在对齐多模态大语言模型时，主要依赖单一的、基于模型的奖励信号。这种方法存在几个痛点：一是缺乏跨领域任务的置信度校准，导致模型在不同任务上的表现不稳定；二是难以捕捉人类偏好的多样性，因为单一奖励信号无法全面反映人类的复杂偏好；三是需要大量的数据标注和奖励模型训练，成本较高。

核心思路：本文的核心思路是结合多种奖励范式，构建一个混合的、多维度的奖励框架。通过融合基于模型的奖励和基于规则的奖励，可以兼顾模型的学习能力和领域知识的指导。同时，引入多维度奖励（如指令遵循）和长度惩罚，可以更全面地评估模型的性能，并稳定训练过程。

技术框架：该框架主要包含以下几个模块：1) 基于模型的奖励模块：使用学习到的奖励模型，根据合成数据和人类反馈预测标量或向量分数。2) 基于规则的奖励模块：利用领域特定的启发式方法，提供具有置信度的显式正确性信号。3) 多维度奖励模块：除了准确性之外，还考虑指令遵循等因素。4) 长度惩罚模块：通过广义长度惩罚来稳定训练并提高性能。整体流程是，首先使用混合奖励函数对模型的输出进行评估，然后利用强化学习算法优化模型策略。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个混合和多维度的奖励优化框架。与传统的单一奖励信号方法相比，该框架能够更全面、更准确地评估模型的性能，并引导模型更好地与人类偏好对齐。混合奖励的设计允许模型从数据中学习，并结合专家知识，从而提高模型的泛化能力和鲁棒性。

关键设计：在奖励函数的设计上，本文采用了加权平均的方式将不同类型的奖励信号进行融合。具体来说，奖励函数可以表示为：R = w1 * R_model + w2 * R_rule + w3 * R_aspect + w4 * R_length，其中R_model是基于模型的奖励，R_rule是基于规则的奖励，R_aspect是多维度奖励，R_length是长度惩罚，w1, w2, w3, w4是权重系数。这些权重系数可以通过实验进行调整，以达到最佳的性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在多个多模态基准测试中取得了显著的性能提升。特别是在3B参数规模的模型中，该方法在通用和数学推理任务上的平均改进约为9.5%。更令人瞩目的是，在数学基准测试中，该方法实现了约16%的平均改进，充分证明了其在数学推理和问题解决方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种需要与人类偏好对齐的多模态大语言模型应用场景，例如智能客服、教育辅导、内容创作等。通过更准确地捕捉和反映人类偏好，可以提升用户体验，提高模型在实际应用中的可靠性和有效性。未来，该方法有望进一步扩展到其他类型的AI模型和任务中。

📄 摘要（原文）

Aligning multimodal large language models (MLLMs) with human preferences often relies on single-signal, model-based reward methods. Such monolithic rewards often lack confidence calibration across domain-specific tasks, fail to capture diverse aspects of human preferences, and require extensive data annotation and reward model training. In this work, we propose a hybrid reward modeling framework that integrates complementary reward paradigms: (i) model-based rewards, where a learned reward model predicts scalar or vector scores from synthetic and human feedback, and (ii) rule-based rewards, where domain-specific heuristics provide explicit correctness signals with confidence. Beyond accuracy, we further incorporate multi-aspect rewards to enforce instruction adherence and introduce a generalized length-penalty reward to stabilize training and improve performance. The proposed framework provides a flexible and effective approach to aligning MLLMs through reinforcement learning policy optimization. Our experiments show consistent improvements across different multimodal benchmarks when applying hybrid and multi-aspect reward modeling. Our best performing model in the 3B family achieves an overall average improvement of ~9.5% across general and math reasoning tasks. Focusing specifically on mathematical benchmarks, the model achieves a significant average improvement of ~16%, highlighting its effectiveness in mathematical reasoning and problem solving.