ICDPO: Effectively Borrowing Alignment Capability of Others via In-context Direct Preference Optimization

📄 arXiv: 2402.09320v1 📥 PDF

作者: Feifan Song, Yuxuan Fan, Xin Zhang, Peiyi Wang, Houfeng Wang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-02-14

💡 一句话要点

提出ICDPO以有效借用他人对齐能力解决LLM生成安全内容问题

🎯 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 上下文学习 即时评分器 无微调方法 内容生成 安全性

📋 核心要点

  1. 现有的无微调方法未能实质性增强大型语言模型的生成能力，且在生成安全内容方面存在挑战。
  2. 本文提出的ICDPO方法通过即时评分器，利用上下文学习前后的状态，借用其他优越LLM的偏好对齐能力。
  3. 实验结果显示，ICDPO在多个基准测试中超越了两个无微调基线，并与SFT + LoRA方法具有竞争力。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）依赖人类偏好对齐（HPA）来确保生成安全内容。由于微调成本高昂，出现了无微调方法，通常通过外部辅助方法修改LLM解码。然而，这些方法并未实质性增强LLM本身。本文重新思考了DPO的推导过程，基于此构建了一个即时评分器，利用LLM在上下文学习（ICL）前后的状态。我们提出了一种新方法，称为上下文直接偏好优化（ICDPO），使LLM能够借用优越LLM的HPA能力，生成经过即时评分器评估的良好对齐响应，从而提升最终性能。ICDPO可通过双阶段检索器和升级评分器进一步增强，均带来益处。大量实验表明其有效性，特别是在超越两个无微调基线方面，并与SFT + LoRA表现出竞争力。我们还进行了详细分析，以提供对ICDPO的全面见解。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在生成安全内容时的偏好对齐问题。现有无微调方法未能有效提升模型的生成能力，且成本高昂。

核心思路：ICDPO方法通过构建即时评分器，利用LLM在上下文学习前后的状态，借用其他优越LLM的HPA能力，从而生成更为对齐的响应。

技术框架：该方法的整体架构包括即时评分器、上下文学习模块和双阶段检索器。首先，模型在上下文学习前后进行状态评估，然后通过评分器生成对齐响应。

关键创新：ICDPO的核心创新在于即时评分器的构建，使得模型能够实时评估生成内容的对齐程度，与传统微调方法相比，提供了一种更灵活且高效的解决方案。

关键设计：在设计中，采用了特定的损失函数来优化评分器的性能，并通过双阶段检索器提升信息检索的准确性和效率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ICDPO在多个基准测试中超越了两个无微调基线，提升幅度显著，且在与SFT + LoRA的比较中展现出竞争力，证明了其在生成对齐内容方面的有效性和优势。

🎯 应用场景

ICDPO方法具有广泛的应用潜力，尤其在需要生成安全和符合人类偏好的内容的领域，如对话系统、内容创作和教育辅助工具等。其高效的对齐能力将推动大型语言模型在实际应用中的安全性和可靠性，未来可能影响更多领域的智能应用。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) rely on Human Preference Alignment (HPA) to ensure the generation of safe content. Due to the heavy cost associated with fine-tuning, fine-tuning-free methods have emerged, typically modifying LLM decoding with external auxiliary methods. However, these methods do not essentially enhance the LLM itself. In this paper, we rethink the derivation procedures of DPO, based on which we conversely build an instant scorer using the states of the LLM before and after In-context Learning (ICL). Accordingly, we propose a novel approach called In-Context Direct Preference Optimization (ICDPO). It enables LLMs to borrow the HPA capabilities from superior LLMs with ICL, generating well-aligned responses as estimated by the aforementioned instant scorer, thereby enhancing the final performance. ICDPO can be further enhanced with a two-stage retriever and an upgraded scorer, both offering benefits. Extensive experiments show its effectiveness, particularly in outperforming two fine-tuning-free baselines, and it exhibits competitiveness with SFT + LoRA. We also conduct detailed analyses to offer comprehensive insights into ICDPO.