Relative Preference Optimization: Enhancing LLM Alignment through Contrasting Responses across Identical and Diverse Prompts
作者: Yueqin Yin, Zhendong Wang, Yi Gu, Hai Huang, Weizhu Chen, Mingyuan Zhou
分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2024-02-12 (更新: 2024-05-27)
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出相对偏好优化以解决大语言模型对用户偏好的对齐问题
🎯 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: 大语言模型 用户偏好对齐 相对偏好优化 对比学习 机器学习
📋 核心要点
- 现有的直接偏好优化方法未能充分考虑人类学习的复杂性，尤其是在处理相似问题时的对比响应理解。
- 本文提出的相对偏好优化方法通过对比相同和相关提示的响应，增强了大语言模型的偏好对齐能力。
- 实验证明，RPO在对话和摘要任务中表现优异，提升了模型的适应性和用户偏好对齐能力。
📝 摘要（中文）
在大语言模型（LLMs）领域，使模型与用户多样化偏好对齐是一个关键挑战。直接偏好优化（DPO）在这一领域发挥了重要作用，但未能充分反映人类学习的复杂性。为此，本文提出了相对偏好优化（RPO），旨在通过对相同和相关提示的响应进行对比，识别更受欢迎和较少受欢迎的响应。RPO引入了一种对比加权机制，使得模型能够利用更广泛的偏好数据进行调优。通过对话和摘要任务的实证测试，RPO在用户偏好对齐和训练过程适应性方面表现出更优的能力。
🔬 方法详解
问题定义：本文解决的问题是如何更有效地对齐大语言模型与用户的多样化偏好。现有的直接偏好优化方法（DPO）主要依赖于相同提示的偏好对比，未能充分利用相似问题的对比信息，导致模型对用户偏好的理解不够全面。
核心思路：相对偏好优化（RPO）通过引入对比加权机制，旨在从相同和相关提示中识别更受欢迎和较少受欢迎的响应。这种设计使得模型能够利用更广泛的偏好数据，从而提高其学习能力和适应性。
技术框架：RPO的整体架构包括数据收集、对比加权机制的实现、模型训练和评估等主要模块。通过对相同和相关提示的响应进行对比，模型能够更好地理解用户的偏好。
关键创新：RPO的核心创新在于其对比加权机制，允许模型在训练过程中利用更丰富的偏好数据。这一机制与现有的DPO方法本质上不同，后者仅依赖于相同提示的偏好对比。
关键设计：在RPO中，关键的参数设置包括对比权重的调整和损失函数的设计，以确保模型能够有效地学习用户的偏好。此外，网络结构的设计也考虑了如何更好地处理多样化的输入提示。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，RPO在AlpacaEval2.0排行榜上的表现优于传统的DPO方法，尤其在对话和摘要任务中，模型的用户偏好对齐能力显著提升，具体性能数据和提升幅度未知。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能对话系统、个性化推荐和自动摘要生成等。通过更好地对齐用户偏好，RPO能够提升用户体验，增强模型的实用性和适应性，未来可能在多个行业中发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
In the field of large language models (LLMs), aligning models with the diverse preferences of users is a critical challenge. Direct Preference Optimization (DPO) has played a key role in this area. It works by using pairs of preferences derived from the same prompts, and it functions without needing an additional reward model. However, DPO does not fully reflect the complex nature of human learning, which often involves understanding contrasting responses to not only identical but also similar questions. To overcome this shortfall, we propose Relative Preference Optimization (RPO). RPO is designed to discern between more and less preferred responses derived from both identical and related prompts. It introduces a contrastive weighting mechanism, enabling the tuning of LLMs using a broader range of preference data, including both paired and unpaired sets. This approach expands the learning capabilities of the model, allowing it to leverage insights from a more varied set of prompts. Through empirical tests, including dialogue and summarization tasks, and evaluations using the AlpacaEval2.0 leaderboard, RPO has demonstrated a superior ability to align LLMs with user preferences and to improve their adaptability during the training process. Our code can be viewed at https://github.com/yinyueqin/relative-preference-optimization