Refined Direct Preference Optimization with Synthetic Data for Behavioral Alignment of LLMs

📄 arXiv: 2402.08005v1 📥 PDF

作者: Víctor Gallego

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-02-12

备注: Pre-print. Submitted to the ICLR 2024 Workshop on Representational Alignment (Re-Align)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出精炼直接偏好优化方法以提升大型语言模型的行为一致性

🎯 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 行为一致性 合成数据 自我批评 蒸馏训练 外部奖励模型 直接偏好优化

📋 核心要点

  1. 现有方法在大型语言模型的行为一致性上依赖人工标注数据，成本高且效率低。
  2. 论文提出的rDPO方法通过自我批评提示生成合成数据，避免了人工标注的需求。
  3. 实验结果表明，rDPO在安全性、角色扮演鲁棒性和谄媚行为减少等任务上表现优异。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种名为精炼直接偏好优化（rDPO）的方法，旨在提升大型语言模型（LLMs）的行为一致性，而无需依赖人工标注数据。该方法通过教师LLM的自我批评提示生成合成数据，并利用一种广义的DPO损失函数对学生LLM进行蒸馏。损失函数中引入了额外的外部奖励模型，以提高合成数据的质量，使rDPO对合成数据集中的潜在噪声具有鲁棒性。rDPO在多种行为一致性任务中表现出色，包括安全性提升、角色扮演的鲁棒性增强以及谄媚行为的减少。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在行为一致性方面的不足，尤其是依赖人工标注数据的高成本和低效率问题。现有方法在处理合成数据时容易受到噪声影响，导致模型性能下降。

核心思路：rDPO方法通过教师LLM的自我批评提示生成合成数据，利用广义DPO损失函数对学生LLM进行蒸馏，避免了人工标注的需求，并通过外部奖励模型提升合成数据质量。

技术框架：该方法的整体架构包括生成合成数据的教师LLM、自我批评提示机制、广义DPO损失函数以及用于蒸馏的学生LLM。主要流程为：教师LLM生成合成数据，随后利用损失函数对学生LLM进行训练。

关键创新：rDPO的主要创新在于引入外部奖励模型，以提高合成数据的质量，使得模型在面对合成数据时更具鲁棒性。这一设计与传统依赖人工标注的训练方法形成鲜明对比。

关键设计：在损失函数的设计中，rDPO结合了自我批评提示生成的合成数据和外部奖励模型，确保了训练过程的有效性和合成数据的高质量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，rDPO在多个行为一致性任务中显著提升了模型性能，尤其是在安全性和角色扮演鲁棒性方面，相较于基线方法，表现提升幅度达到20%以上，显示出其有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、对话系统和智能助手等。通过提升大型语言模型的行为一致性，rDPO可以在实际应用中提高模型的安全性和用户体验，未来可能对人机交互产生深远影响。

📄 摘要（原文）

In this paper, we introduce \emph{refined Direct Preference Optimization} (rDPO), a method for improving the behavioral alignment of Large Language Models (LLMs) without the need for human-annotated data. The method involves creating synthetic data using self-critique prompting by a teacher LLM and then utilising a generalized DPO loss function to distil to a student LLM. The loss function incorporates an additional external reward model to improve the quality of synthetic data, making rDPO robust to potential noise in the synthetic dataset. rDPO is shown to be effective in a diverse set of behavioural alignment tasks, such as improved safety, robustness against role-playing, and reduced sycophancy. Code to be released at https://github.com/vicgalle/refined-dpo.