Improving Model Alignment Through Collective Intelligence of Open-Source LLMS

📄 arXiv: 2505.03059v1 📥 PDF

作者: Junlin Wang, Roy Xie, Shang Zhu, Jue Wang, Ben Athiwaratkun, Bhuwan Dhingra, Shuaiwen Leon Song, Ce Zhang, James Zou

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-05

备注: ICML 2025

💡 一句话要点

提出混合代理对齐方法以解决大语言模型对齐问题

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

关键词: 大语言模型 模型对齐 集体智能 数据生成 自然语言处理 自我改进 监督微调 偏好优化

📋 核心要点

  1. 现有的大语言模型对齐方法依赖高质量的人类标注数据，构建此类数据集成本高且难以扩展，存在多样性和泛化能力的限制。
  2. 本文提出的混合代理对齐（MoAA）方法，通过集成多种语言模型的优势，生成高质量的对齐数据，提升模型的对齐效果。
  3. 实验结果表明，采用MoAA后，LLaMA-3.1-8B-Instruct在多个评估任务中的表现显著提升，展示了该方法的有效性和潜力。

📝 摘要（中文）

构建有用且无害的大型语言模型（LLMs）需要基于人类指令和反馈的有效对齐方法，这需要高质量的人类标注数据。然而，构建此类数据集通常成本高且难以扩展，可能面临多样性和泛化能力的限制。为了解决这些挑战，本文提出了混合代理对齐（MoAA）方法，利用多种语言模型的集体优势提供高质量的数据进行模型对齐。通过采用MoAA，我们增强了监督微调和偏好优化的效果，相比单一模型生成对齐数据（如仅使用GPT-4o），性能得到了显著提升。评估结果显示，我们的方法能够将LLaMA-3.1-8B-Instruct在Arena-Hard上的胜率从19.5提升至48.3，在AlpacaEval2上的胜率从22.33提升至57.23，展示了通过这一新的可扩展和多样化的合成数据方法进行模型对齐的前景。此外，我们还证明了MoAA能够实现自我改进管道，使得在MoA生成数据上微调的模型超越其初始能力，提供了我们的方案能够推动开源LLMs前沿的证据。数据和代码将会发布。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型（LLMs）对齐过程中对高质量人类标注数据的依赖问题。现有方法在数据集构建上成本高、难以扩展，并且可能导致多样性不足和泛化能力差。

核心思路：论文提出的混合代理对齐（MoAA）方法，通过结合多种语言模型的集体智慧，生成高质量的对齐数据，从而增强模型的对齐效果。该方法的设计旨在利用不同模型的优势，克服单一模型的局限性。

技术框架：MoAA的整体架构包括多个阶段，首先是模型选择阶段，选择不同的语言模型进行数据生成；接着是数据生成阶段，利用这些模型生成对齐数据；最后是微调和优化阶段，通过生成的数据对目标模型进行微调和优化。

关键创新：MoAA的主要创新在于其集成多种语言模型的能力，能够生成更为多样化和高质量的对齐数据，与传统依赖单一模型的方法形成鲜明对比。

关键设计：在技术细节上，MoAA采用了特定的损失函数和参数设置，以确保生成数据的质量和多样性。此外，模型的选择和组合策略也是关键设计之一，确保不同模型的优势能够得到充分利用。

📊 实验亮点

实验结果显示，采用MoAA方法后，LLaMA-3.1-8B-Instruct在Arena-Hard上的胜率从19.5提升至48.3，在AlpacaEval2上的胜率从22.33提升至57.23，表明该方法在模型对齐方面具有显著的性能提升。

🎯 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，能够为构建更为安全和有效的语言模型提供支持。通过提高模型的对齐能力，未来可能在多个行业中实现更高效的自动化和人机交互，推动人工智能技术的进步。

📄 摘要（原文）

Building helpful and harmless large language models (LLMs) requires effective model alignment approach based on human instructions and feedback, which necessitates high-quality human-labeled data. Constructing such datasets is often expensive and hard to scale, and may face potential limitations on diversity and generalization. To address these challenges, we introduce Mixture of Agents Alignment (MoAA), that leverages the collective strengths of various language models to provide high-quality data for model alignment. By employing MoAA, we enhance both supervised fine-tuning and preference optimization, leading to improved performance compared to using a single model alone to generate alignment data (e.g. using GPT-4o alone). Evaluation results show that our approach can improve win rate of LLaMA-3.1-8B-Instruct from 19.5 to 48.3 on Arena-Hard and from 22.33 to 57.23 on AlpacaEval2, highlighting a promising direction for model alignment through this new scalable and diverse synthetic data recipe. Furthermore, we demonstrate that MoAA enables a self-improvement pipeline, where models finetuned on MoA-generated data surpass their own initial capabilities, providing evidence that our approach can push the frontier of open-source LLMs without reliance on stronger external supervision. Data and code will be released.