Proxy-RLHF: Decoupling Generation and Alignment in Large Language Model with Proxy

📄 arXiv: 2403.04283v1 📥 PDF

作者: Yu Zhu, Chuxiong Sun, Wenfei Yang, Wenqiang Wei, Bo Tang, Tianzhu Zhang, Zhiyu Li, Shifeng Zhang, Feiyu Xiong, Jie Hu, Mingchuan yang

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-03-07

💡 一句话要点

提出Proxy-RLHF以降低大语言模型对齐的计算成本

🎯 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: 强化学习 人类反馈 大语言模型 计算成本 对齐方法 马尔可夫决策过程 代理模型

📋 核心要点

  1. 现有的RLHF方法在计算成本上存在较大挑战，尤其是同时处理生成和对齐任务时。
  2. 本文提出Proxy-RLHF，通过解耦生成与对齐过程，降低计算成本并保持对齐效果。
  3. 实验结果显示，Proxy-RLHF在使用仅1%训练参数的情况下，达到了与现有方法相当的对齐水平。

📝 摘要（中文）

强化学习与人类反馈（RLHF）是确保大语言模型（LLMs）与人类价值观对齐的主要方法。然而，现有的RLHF方法计算成本高，主要原因在于同时将生成和对齐任务分配给LLM。本文提出Proxy-RLHF，通过解耦LLM的生成和对齐过程，以更低的计算成本实现与人类价值观的对齐。我们设计了一种新颖的马尔可夫决策过程（MDP）用于对齐过程，并采用强化学习训练一个简化的代理模型，负责监督LLM的标记生成，而不改变LLM本身。实验表明，我们的方法在仅使用其他方法1%的训练参数的情况下，达到了相当的对齐水平。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有RLHF方法在计算成本上的高负担，尤其是同时处理生成和对齐任务时的低效问题。

核心思路：通过引入Proxy-RLHF，解耦生成和对齐过程，采用简化的代理模型来监督生成任务，从而降低计算资源消耗。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：一是设计用于对齐过程的马尔可夫决策过程（MDP），二是通过强化学习训练的代理模型，负责监督LLM的标记生成。

关键创新：最重要的创新在于通过代理模型解耦生成与对齐任务，使得对齐过程不再依赖于LLM的复杂性，从而显著降低计算成本。

关键设计：在设计中，代理模型的训练采用了强化学习策略，损失函数经过精心设计以确保生成的标记符合人类价值观，同时保持与LLM的兼容性。代理模型的参数设置也经过优化，以实现最佳的对齐效果。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，Proxy-RLHF在仅使用其他方法1%的训练参数的情况下，达到了与现有RLHF方法相当的对齐水平。这一显著提升展示了该方法在计算效率和对齐效果上的优势，具有重要的实际应用价值。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能对话系统、内容生成和个性化推荐等。通过降低对齐过程的计算成本，Proxy-RLHF可以使得大语言模型在资源受限的环境中更有效地应用，提升其在实际场景中的可用性和效率。未来，该方法可能推动更广泛的AI系统与人类价值观的对齐，促进人机交互的自然性和安全性。

📄 摘要（原文）

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) is the prevailing approach to ensure Large Language Models (LLMs) align with human values. However, existing RLHF methods require a high computational cost, one main reason being that RLHF assigns both the generation and alignment tasks to the LLM simultaneously. In this paper, we introduce Proxy-RLHF, which decouples the generation and alignment processes of LLMs, achieving alignment with human values at a much lower computational cost. We start with a novel Markov Decision Process (MDP) designed for the alignment process and employ Reinforcement Learning (RL) to train a streamlined proxy model that oversees the token generation of the LLM, without altering the LLM itself. Experiments show that our method achieves a comparable level of alignment with only 1\% of the training parameters of other methods.