Towards Efficient and Effective Alignment of Large Language Models

📄 arXiv: 2506.09329v1 📥 PDF

作者: Yuxin Jiang

分类: cs.CL

发布日期: 2025-06-11

备注: PhD thesis

💡 一句话要点

提出Lion和WebR以提升大语言模型的对齐效率与效果

🎯 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 对齐技术 数据合成 对抗蒸馏 自动化框架 知识整合 评估基准 元学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在对齐数据收集上依赖手动数据集或专有模型，限制了数据的多样性和可扩展性。
  2. 论文提出Lion和WebR框架，通过对抗蒸馏和自动化数据合成来优化对齐数据收集过程。
  3. 实验结果表明，新的方法在零-shot推理和约束遵循能力上显著优于现有模型，提供了重要的改进方向。

📝 摘要（中文）

大语言模型（LLMs）在多种任务中展现出卓越的能力，但如何高效且有效地使其与人类期望对齐仍然是一个关键挑战。本论文通过在数据收集、训练和评估方面引入新方法，推动了LLM的对齐研究。首先，针对对齐数据收集，提出了Lion，一个对抗蒸馏框架，通过识别和生成具有挑战性的指令来迭代优化训练数据。此外，Web重构（WebR）是一个全自动框架，直接从原始网页文档合成指令调优数据，显著提高了数据的多样性和可扩展性。在训练方面，开发了学习编辑（LTE）框架，能够高效整合新知识并保持现有信息。最后，提出FollowBench，一个多层次、细粒度的基准，评估LLMs在遵循复杂约束方面的能力。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大语言模型与人类期望对齐的效率和效果问题。现有方法在对齐数据收集和训练过程中存在依赖手动数据集、缺乏多样性等痛点。

核心思路：论文提出了Lion和WebR框架，通过对抗蒸馏和自动化数据合成来提升对齐数据的质量和多样性，同时引入学习编辑（LTE）框架来优化知识整合过程。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：1) Lion框架用于对抗性数据收集；2) WebR框架用于从网页文档自动合成指令数据；3) LTE框架用于高效整合新知识。

关键创新：最重要的技术创新点在于Lion和WebR的结合使用，前者通过生成挑战性指令优化数据集，后者则实现了数据合成的自动化，显著提升了数据的多样性和可扩展性。

关键设计：在Lion中，采用对抗训练策略来识别和生成困难指令；在WebR中，设计了自动化数据合成流程；LTE框架中运用了元学习技术以支持实时和批量知识更新。

📊 实验亮点

实验结果显示，使用Lion和WebR框架后，模型在零-shot推理任务中的表现显著提升，特别是在遵循复杂约束方面，FollowBench基准测试揭示了当前模型在约束遵循能力上的关键弱点，为未来的改进提供了重要见解。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能助手、教育技术和自动化内容生成等。通过提高大语言模型的对齐能力，可以更好地满足用户需求，提升人机交互的自然性和有效性，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) exhibit remarkable capabilities across diverse tasks, yet aligning them efficiently and effectively with human expectations remains a critical challenge. This thesis advances LLM alignment by introducing novel methodologies in data collection, training, and evaluation. We first address alignment data collection. Existing approaches rely heavily on manually curated datasets or proprietary models. To overcome these limitations, we propose Lion, an adversarial distillation framework that iteratively refines training data by identifying and generating challenging instructions, enabling state-of-the-art zero-shot reasoning. Additionally, we introduce Web Reconstruction (WebR), a fully automated framework that synthesizes instruction-tuning data directly from raw web documents, significantly improving data diversity and scalability over existing synthetic data methods. Next, we enhance alignment training through novel optimization techniques. We develop Learning to Edit (LTE), a framework that enables LLMs to efficiently integrate new knowledge while preserving existing information. LTE leverages meta-learning to improve both real-time and batch knowledge updates. Furthermore, we introduce Bridging and Modeling Correlations (BMC), a refinement of Direct Preference Optimization (DPO) that explicitly captures token-level correlations in preference data, leading to superior alignment across QA and mathematical reasoning tasks. Finally, we tackle the challenge of evaluating alignment. Existing benchmarks emphasize response quality but overlook adherence to specific constraints. To bridge this gap, we introduce FollowBench, a multi-level, fine-grained benchmark assessing LLMs' ability to follow complex constraints across diverse instruction types. Our results expose key weaknesses in current models' constraint adherence, offering insights for future improvements.