ARGS: Alignment as Reward-Guided Search

📄 arXiv: 2402.01694v1 📥 PDF

作者: Maxim Khanov, Jirayu Burapacheep, Yixuan Li

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-01-23

备注: ICLR 2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出ARGS框架以解决语言模型对齐训练不稳定问题

🎯 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: 语言模型对齐 奖励引导搜索 强化学习 文本生成 人类偏好

📋 核心要点

  1. 现有的对齐方法如RLHF在训练过程中存在不稳定性和高资源消耗的问题，限制了其应用。
  2. ARGS框架通过将对齐过程融入解码阶段，利用奖励信号调整模型预测，从而避免了昂贵的强化学习训练。
  3. 实验结果显示，ARGS在相同的贪婪解码策略下，平均奖励提升了19.56%，在GPT-4评估中获得了64.33%的偏好或平局评分。

📝 摘要（中文）

对齐大型语言模型与人类目标至关重要，但现有方法如强化学习人类反馈（RLHF）存在训练不稳定和资源消耗大的问题。为应对这一挑战，本文提出了ARGS（Alignment as Reward-Guided Search）框架，该框架将对齐集成到解码过程中，消除了昂贵的强化学习训练需求。ARGS通过调整模型的概率预测来利用奖励信号，生成与人类偏好一致且语义多样的文本。实验结果表明，ARGS在不同对齐任务和模型维度上，相较于基线方法在平均奖励上有显著提升，展示了其在未来构建更灵活响应的语言模型方面的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型与人类目标对齐过程中的不稳定性和资源消耗问题。现有的强化学习人类反馈（RLHF）方法在训练时常常面临高昂的计算成本和不稳定的性能表现。

核心思路：ARGS框架的核心思想是将对齐过程直接融入到解码阶段，通过奖励信号动态调整模型的概率预测，从而实现与人类偏好的更好一致性，避免了传统方法的高成本和复杂性。

技术框架：ARGS的整体架构包括输入文本的解码过程，模型根据奖励信号调整其输出概率分布，生成符合人类偏好的文本。该框架的主要模块包括奖励信号生成、概率调整和文本生成。

关键创新：ARGS的最大创新在于将对齐过程与解码过程结合，形成了一种新的奖励引导搜索机制。这一设计使得模型在生成文本时能够实时响应人类偏好，而不需要进行昂贵的强化学习训练。

关键设计：在ARGS中，关键的参数设置包括奖励信号的设计和模型输出概率的调整机制。损失函数的选择也经过精心设计，以确保模型能够有效地学习到人类偏好的特征。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ARGS在实验中表现出色，相较于基线方法，平均奖励提升了19.56%。在GPT-4的评估中，ARGS获得了64.33%的偏好或平局评分，显示出其在对齐任务中的优越性和有效性。

🎯 应用场景

ARGS框架具有广泛的应用潜力，尤其在需要生成与人类偏好一致的文本的场景中，如对话系统、内容创作和个性化推荐等。通过提高语言模型的响应能力，ARGS有望在未来推动更智能的交互式应用的发展。

📄 摘要（原文）

Aligning large language models with human objectives is paramount, yet common approaches including RLHF suffer from unstable and resource-intensive training. In response to this challenge, we introduce ARGS, Alignment as Reward-Guided Search, a novel framework that integrates alignment into the decoding process, eliminating the need for expensive RL training. By adjusting the model's probabilistic predictions using a reward signal, ARGS generates texts with semantic diversity while being aligned with human preferences, offering a promising and flexible solution for aligning language models. Notably, ARGS demonstrates consistent enhancements in average reward compared to baselines across diverse alignment tasks and various model dimensions. For example, under the same greedy-based decoding strategy, our method improves the average reward by 19.56% relative to the baseline and secures a preference or tie score of 64.33% in GPT-4 evaluation. We believe that our framework, emphasizing decoding-time alignment, paves the way for more responsive language models in the future. Code is publicly available at: \url{https://github.com/deeplearning-wisc/args}.