Difficulty-Based Preference Data Selection by DPO Implicit Reward Gap

📄 arXiv: 2508.04149v1 📥 PDF

作者: Xuan Qi, Rongwu Xu, Zhijing Jin

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-08-06

备注: Our code and data are available at https://github.com/Difficulty-Based-Preference-Data-Select/Difficulty-Based-Preference-Data-Select

💡 一句话要点

提出基于难度的数据选择策略以提升偏好数据效率

🎯 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: 偏好数据选择 DPO隐式奖励 数据效率 模型对齐 人工智能

📋 核心要点

  1. 现有方法在对齐大型语言模型与人类偏好时，通常依赖于大量昂贵的偏好数据集，缺乏高效的数据选择策略。
  2. 本文提出了一种基于DPO隐式奖励机制的难度数据选择策略，通过选择难度更高的偏好数据示例来提高数据利用效率。
  3. 实验结果表明，该方法在多个数据集和对齐任务中表现优异，仅使用10%的原始数据便显著提升了模型性能。

📝 摘要（中文）

对齐大型语言模型（LLMs）与人类偏好是人工智能研究中的一项重要挑战。尽管强化学习（RLHF）和直接偏好优化（DPO）等方法被广泛使用，但它们通常依赖于大量昂贵的偏好数据集。目前缺乏专门针对偏好数据的高质量数据选择方法。本文提出了一种新颖的基于难度的数据选择策略，基于DPO隐式奖励机制，通过选择具有较小DPO隐式奖励差距的偏好数据示例，从而提高数据效率和模型对齐。我们的方案在多个数据集和对齐任务中始终优于五个强基线，仅使用原始数据的10%便实现了更优的性能。这种原则性、有效的数据选择方法为在资源有限的情况下扩展LLM对齐提供了有希望的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有偏好数据选择方法在数据效率和质量上的不足，尤其是在对齐大型语言模型时面临的挑战。现有方法往往依赖于大量昂贵的偏好数据集，缺乏有效的选择机制。

核心思路：论文提出的核心思路是基于DPO隐式奖励机制，通过选择具有较小奖励差距的偏好数据示例，来聚焦于更具挑战性的案例，从而提高数据的有效性和模型的对齐程度。

技术框架：整体架构包括数据选择模块和模型训练模块。首先，通过计算每个数据示例的DPO隐式奖励，筛选出奖励差距较小的示例，然后将这些示例用于模型的训练，以提高模型的对齐效果。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了一种基于难度的数据选择策略，利用DPO隐式奖励机制来识别和选择更具挑战性的偏好数据示例，这与传统方法依赖于随机或简单选择的方式有本质区别。

关键设计：在参数设置上，选择了适当的阈值来定义“难度”，并设计了相应的损失函数以优化模型的对齐性能。此外，网络结构上采用了适应性调整机制，以便更好地处理不同难度的数据示例。

📊 实验亮点

实验结果显示，所提出的方法在多个数据集和对齐任务中均优于五个强基线，使用仅10%的原始数据便实现了显著的性能提升，证明了该方法在数据选择效率和模型对齐方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、推荐系统和人机交互等。通过提高偏好数据的选择效率，能够在资源有限的情况下更好地对齐大型语言模型与人类偏好，从而提升模型的实际应用价值和用户体验。未来，该方法可能推动更多领域的智能系统与人类需求的更好对接。

📄 摘要（原文）

Aligning large language models (LLMs) with human preferences is a critical challenge in AI research. While methods like Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) and Direct Preference Optimization (DPO) are widely used, they often rely on large, costly preference datasets. The current work lacks methods for high-quality data selection specifically for preference data. In this work, we introduce a novel difficulty-based data selection strategy for preference datasets, grounded in the DPO implicit reward mechanism. By selecting preference data examples with smaller DPO implicit reward gaps, which are indicative of more challenging cases, we improve data efficiency and model alignment. Our approach consistently outperforms five strong baselines across multiple datasets and alignment tasks, achieving superior performance with only 10\% of the original data. This principled, efficient selection method offers a promising solution for scaling LLM alignment with limited resources.