Multi-objective Large Language Model Alignment with Hierarchical Experts

📄 arXiv: 2505.20925v1 📥 PDF

作者: Zhuo Li, Guodong Du, Weiyang Guo, Yigeng Zhou, Xiucheng Li, Wenya Wang, Fangming Liu, Yequan Wang, Deheng Ye, Min Zhang, Jing Li

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-05-27

💡 一句话要点

提出HoE方法以解决多目标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: 多目标对齐 大语言模型 层次化专家 参数高效 用户偏好适应

📋 核心要点

  1. 现有的对齐方法在处理多目标时，往往难以有效平衡不同人类偏好的权衡，导致性能不佳。
  2. 本文提出的HoE方法通过引入层次化专家组件，提供了一种无需再训练的灵活对齐方案，能够适应多样化的用户需求。
  3. HoE在14个目标和200种偏好下的实验结果显示，其性能显著优于15个最新的基线方法，展现了良好的适应性和效率。

📝 摘要（中文）

对齐大语言模型（LLMs）以同时满足多个目标仍然是一个重大挑战，尤其是在面对人类偏好的多样性和冲突性时。现有的对齐方法在有效平衡权衡方面存在困难，通常需要昂贵的再训练或在偏好帕累托前沿上产生次优结果。本文提出了HoE（Hierarchical Mixture-of-Experts），一种轻量级、参数高效且即插即用的方法，消除了模型训练的需求，同时使LLMs能够在整个帕累托前沿上适应多样化的用户偏好。HoE由三个层次组件组成：LoRA专家、路由专家和偏好路由，达到了最佳的帕累托前沿，并在参数规模、训练成本和性能之间实现了权衡。我们在14个目标和200种不同偏好下对HoE进行了评估，展示了其在6个基准测试上优于15个最新基线的表现。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型在多目标对齐中的挑战，现有方法往往需要昂贵的再训练或无法有效平衡不同偏好之间的权衡，导致性能不佳。

核心思路：HoE方法通过引入层次化的专家组件，提供了一种轻量级且参数高效的解决方案，允许模型在不进行再训练的情况下适应不同的用户偏好。

技术框架：HoE由三个主要模块组成：LoRA专家、路由专家和偏好路由。LoRA专家负责处理特定任务的细节，路由专家则根据用户偏好进行动态选择，而偏好路由则确保模型能够在整个帕累托前沿上进行有效调整。

关键创新：HoE的主要创新在于其层次化的专家结构，使得模型能够在不增加训练成本的情况下，灵活适应多种用户需求，这与传统方法的固定训练方式形成鲜明对比。

关键设计：在设计中，HoE采用了参数高效的LoRA技术，确保模型在保持较小参数规模的同时，仍能实现高性能。此外，路由机制的设计使得模型能够根据实时反馈进行调整，进一步提升了适应性。

📊 实验亮点

在实验中，HoE在14个目标和200种不同偏好下的表现显著优于15个最新的基线方法，展示了其在多目标对齐中的有效性和灵活性。具体而言，HoE在多个基准测试中实现了更优的性能，证明了其在参数效率和适应性方面的优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括个性化对话系统、智能客服和多任务学习等。HoE方法的灵活性和高效性使其能够在实际应用中快速适应不同用户的需求，提升用户体验。未来，该方法有望推动大语言模型在更广泛场景下的应用，尤其是在需要处理复杂用户偏好的领域。

📄 摘要（原文）

Aligning large language models (LLMs) to simultaneously satisfy multiple objectives remains a significant challenge, especially given the diverse and often conflicting nature of human preferences. Existing alignment methods struggle to balance trade-offs effectively, often requiring costly retraining or yielding suboptimal results across the Pareto frontier of preferences. In this paper, we introduce \textit{HoE}(Hierarchical Mixture-of-Experts), a \textit{lightweight}, \textit{parameter-efficient}, and \textit{plug-and-play} approach that eliminates the need for model training, while enabling LLMs to adapt across the entire Pareto frontier and accommodate diverse user preferences. In particular, \textit{HoE} consists of three hierarchical components: LoRA Experts, Router Experts and Preference Routing, reaching optimal Pareto frontiers and achieving a trade-off between parameter size, training cost, and performance. We evaluate \textit{HoE} across various tasks on 14 objectives and 200 different preferences among 6 benchmarks, demonstrating superior performance over 15 recent baselines. Code is available in the supplementary materials.