Human-Instruction-Free LLM Self-Alignment with Limited Samples

📄 arXiv: 2401.06785v1 📥 PDF

作者: Hongyi Guo, Yuanshun Yao, Wei Shen, Jiaheng Wei, Xiaoying Zhang, Zhaoran Wang, Yang Liu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-01-06

💡 一句话要点

提出无人工指令的LLM自对齐算法以解决样本有限问题

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

关键词: 大型语言模型 自对齐 无监督学习 样本效率 领域适应性 人工智能伦理 模型微调

📋 核心要点

  1. 现有的LLM对齐方法需要大量标注数据和人工参与，限制了其在新领域的应用。
  2. 本文提出了一种自对齐算法，通过高质量样本的检索和自生成样本的迭代微调，实现了无人工干预的对齐。
  3. 在安全性、真实性和遵循指令的三个基准测试中，算法表现出良好的对齐效果和领域适应性。

📝 摘要（中文）

对齐大型语言模型（LLMs）与人类价值观是LLM从业者面临的重要任务。现有对齐技术存在多个局限性：需要大量标注数据、重度依赖人工参与、缺乏系统性改进机制。本文研究在有限样本（如少于100个）的情况下对LLMs进行对齐，提出一种无需人工干预的自对齐算法。该算法不依赖人工指令或标注奖励，显著减少了人工参与。此外，该算法能够持续自我改进。核心思想是首先检索与目标领域相关的高质量样本，并将其作为上下文学习示例生成更多样本，然后利用自生成的样本迭代微调LLM。实验表明，该方法能够在几乎零人工监督的情况下释放LLMs的自我泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在样本有限的情况下，如何有效对齐大型语言模型（LLMs）与人类价值观的问题。现有方法依赖大量标注数据和人工参与，导致对齐过程效率低下且难以推广。

核心思路：提出的算法通过检索高质量样本并利用上下文学习生成更多样本，避免了对人工指令和标注奖励的依赖，从而实现自对齐。该设计旨在减少人工干预，提高对齐效率。

技术框架：整体流程包括两个主要阶段：首先，检索与目标领域相关的高质量样本；其次，利用这些样本进行上下文学习，生成更多样本并进行迭代微调。

关键创新：最重要的创新在于算法的自对齐能力和自我改进机制，显著区别于现有方法的人工依赖性，使得对齐过程更加高效和自动化。

关键设计：算法中使用的损失函数和微调策略经过精心设计，以确保生成样本的质量和对齐效果，同时在参数设置上也进行了优化，以适应有限样本的场景。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，提出的算法在安全性、真实性和遵循指令的基准测试中表现优异，相较于基线方法，模型的对齐效果提升显著，展示了良好的领域适应性和可扩展性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能助手、内容生成、教育技术等，能够在样本稀缺的情况下实现高效的模型对齐，提升模型的实用性和可靠性。未来，该方法有望推动LLM在更广泛领域的应用，减少对人工标注的依赖。

📄 摘要（原文）

Aligning large language models (LLMs) with human values is a vital task for LLM practitioners. Current alignment techniques have several limitations: (1) requiring a large amount of annotated data; (2) demanding heavy human involvement; (3) lacking a systematic mechanism to continuously improve. In this work, we study aligning LLMs to a new domain with limited samples (e.g. < 100). We propose an algorithm that can self-align LLMs iteratively without active human involvement. Unlike existing works, our algorithm relies on neither human-crafted instructions nor labeled rewards, significantly reducing human involvement. In addition, our algorithm can self-improve the alignment continuously. The key idea is to first retrieve high-quality samples related to the target domain and use them as In-context Learning examples to generate more samples. Then we use the self-generated samples to finetune the LLM iteratively. We show that our method can unlock the LLMs' self-generalization ability to perform alignment with near-zero human supervision. We test our algorithm on three benchmarks in safety, truthfulness, and instruction-following, and show good performance in alignment, domain adaptability, and scalability.