Direct Large Language Model Alignment Through Self-Rewarding Contrastive Prompt Distillation

📄 arXiv: 2402.11907v2 📥 PDF

作者: Aiwei Liu, Haoping Bai, Zhiyun Lu, Xiang Kong, Simon Wang, Jiulong Shan, Meng Cao, Lijie Wen

分类: cs.CL

发布日期: 2024-02-19 (更新: 2024-08-15)

备注: 24 pages, 5 pages

💡 一句话要点

提出直接大语言模型对齐方法以解决无人工标注偏好数据问题

🎯 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 模型对齐 自奖励机制 对比学习 无监督学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在对齐大语言模型与人类期望时，依赖人工标注的偏好数据，成本高且效率低。
  2. 本文提出通过对比提示对生成偏好数据进行评估，进而实现自动对齐的方法，称为直接大模型对齐（DLMA）。
  3. 实验表明，DLMA方法在LLaMA2模型上表现优于传统的RLHF方法，且无需人工标注数据。

📝 摘要（中文）

对齐大语言模型（LLMs）与人类期望而不依赖人工标注的偏好数据是一个重要问题。本文提出了一种通过对比提示对生成偏好数据进行评估的方法，该方法在LLaMA2-7B和LLaMA2-13B上表现优于RLAIF。基于此，我们提出了一种自动对齐方法，直接大模型对齐（DLMA）。该方法首先使用对比提示对自动生成偏好数据，然后继续评估生成的偏好数据并计算自奖励分数，最后结合自奖励分数有效对齐LLMs。实验结果表明，DLMA方法在不依赖人工标注偏好数据的情况下超越了RLHF方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决如何在没有人工标注偏好数据的情况下，对齐大语言模型与人类期望的问题。现有方法依赖人工标注，导致成本高且效率低下。

核心思路：论文的核心思路是利用对比提示对生成偏好数据进行评估，并通过自奖励机制来实现模型的自动对齐。这样的设计可以减少对人工标注的依赖，提高对齐效率。

技术框架：整体架构包括三个主要阶段：首先，使用对比提示对生成偏好数据；其次，评估生成的偏好数据并计算自奖励分数；最后，结合自奖励分数使用DPO算法对LLMs进行有效对齐。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了自奖励对齐机制，通过对比提示生成偏好数据并进行自我评估，这与现有的依赖人工标注的方法本质上不同。

关键设计：在技术细节上，论文设计了特定的对比提示对生成偏好数据，并使用DPO算法来结合自奖励分数进行模型对齐，确保了对齐过程的有效性和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，DLMA方法在LLaMA2-7B和LLaMA2-13B模型上均超越了传统的RLHF方法，具体性能提升幅度未知，表明该方法在无人工标注偏好数据情况下的有效性和优越性。

🎯 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。通过实现无人工标注的模型对齐，能够降低开发成本，提高模型的适应性和用户满意度，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Aligning large language models (LLMs) with human expectations without human-annotated preference data is an important problem. In this paper, we propose a method to evaluate the response preference by using the output probabilities of response pairs under contrastive prompt pairs, which could achieve better performance on LLaMA2-7B and LLaMA2-13B compared to RLAIF. Based on this, we propose an automatic alignment method, Direct Large Model Alignment (DLMA). First, we use contrastive prompt pairs to automatically generate preference data. Then, we continue to evaluate the generated preference data using contrastive prompt pairs and calculate a self-rewarding score. Finally, we use the DPO algorithm to effectively align LLMs by combining this self-rewarding score. In the experimental stage, our DLMA method could surpass the \texttt{RLHF} method without relying on human-annotated preference data.