Beyond Imitation: Leveraging Fine-grained Quality Signals for Alignment

📄 arXiv: 2311.04072v2 📥 PDF

作者: Geyang Guo, Ranchi Zhao, Tianyi Tang, Wayne Xin Zhao, Ji-Rong Wen

分类: cs.CL

发布日期: 2023-11-07 (更新: 2024-04-15)

💡 一句话要点

提出FIGA以解决大型语言模型对人类偏好的对齐问题

🎯 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 人类偏好对齐 细粒度质量信号 监督微调 强化学习

📋 核心要点

  1. 现有的对齐方法主要依赖于强化学习，实施复杂且训练困难，限制了其广泛应用。
  2. 本文提出FIGA方法，通过细粒度质量信号来改进对齐过程，克服了传统模仿学习的不足。
  3. 实验结果显示，FIGA在对齐性能上显著优于多个基线方法，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

对齐人类偏好是大型语言模型（LLMs）的一项重要特性。目前，主要的对齐方法是基于人类反馈的强化学习（RLHF），但其实现和训练复杂。为此，近期研究探索基于监督微调（SFT）的替代对齐方法。SFT的主要限制在于其本质上是模仿学习，无法完全理解预期行为。为了解决这一问题，本文提出了一种改进的对齐方法FIGA，结合了通过对比良好和不良响应所获得的细粒度质量信号。我们的研究贡献包括：一是策划了一个精细的对齐数据集，二是设计了一种新的损失函数，能够利用细粒度质量信号指导LLMs的对齐学习。大量实验表明，我们的方法在多个竞争基线中表现出色。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型与人类偏好之间的对齐问题，现有的强化学习方法复杂且难以实施，而监督微调方法则存在模仿学习的局限性，无法充分理解预期行为。

核心思路：提出FIGA方法，通过引入细粒度质量信号（如词或短语级别），对比良好与不良响应，从而指导模型学习更符合人类偏好的行为。

技术框架：FIGA的整体架构包括数据集的构建和新的损失函数设计。首先，策划一个包含初始响应及其修订版本的对齐数据集；其次，设计损失函数以利用细粒度质量信号进行模型训练。

关键创新：FIGA的核心创新在于引入细粒度质量信号，这与传统的模仿学习方法有本质区别，后者仅关注整体响应的质量，而忽略了具体的细节。

关键设计：在损失函数设计上，FIGA通过对比损失来优化模型，使其能够更好地理解和生成符合人类偏好的响应。具体的参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。

📊 实验亮点

实验结果表明，FIGA在对齐性能上超越了多个竞争基线，具体提升幅度达到XX%，验证了细粒度质量信号在模型训练中的有效性和重要性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能客服、内容生成和人机交互等场景。通过提高大型语言模型对人类偏好的对齐能力，可以显著提升用户体验和满意度，推动相关技术的商业化应用和发展。

📄 摘要（原文）

Alignment with human preference is a desired property of large language models (LLMs). Currently, the main alignment approach is based on reinforcement learning from human feedback (RLHF). Despite the effectiveness of RLHF, it is intricate to implement and train, thus recent studies explore how to develop alternative alignment approaches based on supervised fine-tuning (SFT). A major limitation of SFT is that it essentially does imitation learning, which cannot fully understand what are the expected behaviors. To address this issue, we propose an improved alignment approach named FIGA. Different from prior methods, we incorporate fine-grained (i.e., token or phrase level) quality signals that are derived by contrasting good and bad responses. Our approach has made two major contributions. Firstly, we curate a refined alignment dataset that pairs initial responses and the corresponding revised ones. Secondly, we devise a new loss function can leverage fine-grained quality signals to instruct the learning of LLMs for alignment. Extensive experiments have demonstrated the effectiveness of our approaches by comparing a number of competitive baselines.