MetaAligner: Towards Generalizable Multi-Objective Alignment of Language Models

📄 arXiv: 2403.17141v3 📥 PDF

作者: Kailai Yang, Zhiwei Liu, Qianqian Xie, Jimin Huang, Tianlin Zhang, Sophia Ananiadou

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-03-25 (更新: 2024-10-07)

备注: Accepted by NeurIPS 2024 main track

期刊: https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2024/hash/3d03800841fa1bb2f43ef1750aafcce4-Abstract-Conference.html

💡 一句话要点

提出MetaAligner以解决多目标对齐的通用性问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多目标对齐 语言模型 偏好对齐 策略无关 动态重构 条件修正 可泛化推理

📋 核心要点

  1. 现有多目标对齐方法依赖于特定策略模型参数，导致高成本的重复训练和无法处理未见目标。
  2. MetaAligner通过动态目标重构、条件修正和可泛化推理三阶段实现策略无关的多目标对齐。
  3. 实验显示MetaAligner在10个先进模型上显著提升对齐效果，并大幅降低训练时间，首次实现对未见目标的有效对齐。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型（LLMs）的进展集中在通过多目标偏好对齐来满足异构人类期望和价值。然而，现有方法依赖于策略模型参数，需要对每个新策略模型重复高成本的对齐算法，且无法扩展到未见目标。本文提出Meta-Objective Aligner（MetaAligner），这是首个与策略无关且可泛化的多目标偏好对齐方法。MetaAligner将多目标对齐建模为三个阶段：动态目标重构算法、条件弱到强的修正范式以及可泛化推理方法。实验结果表明，MetaAligner在10个最先进的策略模型上实现了显著的多目标对齐改进，并节省了高达93.63%的GPU训练时间。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有多目标偏好对齐方法的局限性，特别是其对策略模型参数的依赖性和无法扩展到未见目标的问题。

核心思路：MetaAligner的核心思路是通过动态重构目标和条件修正来实现策略无关的对齐，从而降低训练成本并提高对齐的灵活性。

技术框架：MetaAligner的整体架构分为三个主要阶段：第一阶段是动态目标重构算法，重组传统对齐数据集；第二阶段是条件弱到强的修正范式，调整固定策略模型的输出；第三阶段是可泛化推理方法，通过更新提示中的文本描述灵活调整目标。

关键创新：MetaAligner的关键创新在于其策略无关性和对未见目标的对齐能力，这与现有方法的静态目标设定形成鲜明对比。

关键设计：在设计中，MetaAligner采用了动态重构算法和条件修正机制，确保模型能够在不同目标间灵活对齐，同时通过更新提示文本实现对未见目标的适应。具体的损失函数和网络结构细节尚未公开。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，MetaAligner在10个最先进的策略模型上实现了显著的多目标对齐改进，节省了高达93.63%的GPU训练时间，相较于以往方法具有显著的效率提升。这标志着在多目标偏好对齐领域的重要进展。

🎯 应用场景

MetaAligner的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，包括自然语言处理、智能对话系统和人机交互等。其策略无关的对齐能力使得模型能够更好地适应不同用户需求和价值观，推动个性化AI助手的发展。未来，MetaAligner可能会影响更广泛的AI系统设计，提升其对人类期望的响应能力。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in large language models (LLMs) focus on aligning to heterogeneous human expectations and values via multi-objective preference alignment. However, existing methods are dependent on the policy model parameters, which require high-cost repetition of their alignment algorithms for each new policy model, and they cannot expand to unseen objectives due to their static alignment objectives. In this work, we propose Meta-Objective Aligner (MetaAligner), the first policy-agnostic and generalizable method for multi-objective preference alignment. MetaAligner models multi-objective alignment into three stages: (1) dynamic objectives reformulation algorithm reorganizes traditional alignment datasets to supervise the model on performing flexible alignment across different objectives; (2) conditional weak-to-strong correction paradigm aligns the weak outputs of fixed policy models to approach strong outputs with higher preferences in the corresponding alignment objectives, enabling plug-and-play inferences on any policy models, which significantly reduces training costs and facilitates alignment on close-source policy models; (3) generalizable inference method flexibly adjusts target objectives by updating their text descriptions in the prompts, facilitating generalizable alignment to unseen objectives. Experimental results show that MetaAligner achieves significant and balanced improvements in multi-objective alignments on 10 state-of-the-art policy models, and saves up to 93.63% of GPU training hours compared to previous alignment methods. The model also effectively aligns unseen objectives, marking the first step towards generalizable multi-objective preference alignment.