P-Aligner: Enabling Pre-Alignment of Language Models via Principled Instruction Synthesis

📄 arXiv: 2508.04626v1 📥 PDF

作者: Feifan Song, Bofei Gao, Yifan Song, Yi Liu, Weimin Xiong, Yuyang Song, Tianyu Liu, Guoyin Wang, Houfeng Wang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-08-06

💡 一句话要点

提出P-Aligner以实现语言模型的预对齐指令生成

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

关键词: 语言模型 指令生成 偏好对齐 蒙特卡洛树搜索 数据集合成 人机交互 人工智能

📋 核心要点

  1. 现有方法在指令生成过程中存在高昂的计算成本和不明确的目标，导致语言模型无法有效对齐人类偏好。
  2. P-Aligner通过生成更符合人类偏好的指令，来实现指令的预对齐，从而提高语言模型的输出质量。
  3. 实验结果显示，P-Aligner在多个基准测试中显著优于现有强基线，提升幅度达到28.35%和8.69%。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在与人类用户互动时，期望能够生成安全、有帮助和诚实的内容，但在面对不完善的指令时，常常无法对齐这些价值观。现有方法要么依赖高昂的测试时间搜索成本，要么需要定制训练语料库的端到端模型重写，目标不明确。本文提出P-Aligner，一个轻量级模块，通过生成保留原始意图但以更符合人类偏好的形式表达的指令，实现高效的偏好对齐。P-Aligner在UltraPrompt数据集上训练，该数据集通过蒙特卡洛树搜索的原则引导管道合成，系统性探索与人类偏好紧密相关的候选指令。实验结果表明，P-Aligner在多个模型和基准测试中普遍优于强基线，GPT-4-turbo和Gemma-2-SimPO的平均胜率分别提升28.35%和8.69%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在生成内容时与人类偏好不一致的问题。现有方法面临高昂的测试时间成本和不明确的训练目标，导致指令生成效果不佳。

核心思路：P-Aligner的核心思路是通过生成更符合人类偏好的指令来实现预对齐，从而提高模型的输出质量和安全性。该方法通过保留原始意图，同时优化表达形式，达到高效对齐的目的。

技术框架：P-Aligner的整体架构包括数据集UltraPrompt的构建、指令生成模块和偏好对齐模块。数据集通过蒙特卡洛树搜索合成，系统探索与人类偏好相关的指令。

关键创新：P-Aligner的主要创新在于其轻量级设计和基于原则引导的指令合成方法，与现有依赖昂贵搜索或重写的技术有本质区别。

关键设计：在训练过程中，P-Aligner使用了特定的损失函数来优化生成指令的质量，并通过迭代部署策略来提高效率。

📊 实验亮点

实验结果表明，P-Aligner在多个基准测试中表现优异，GPT-4-turbo和Gemma-2-SimPO的平均胜率分别提升28.35%和8.69%，显示出其在指令生成和偏好对齐方面的显著优势。

🎯 应用场景

P-Aligner的研究成果可广泛应用于智能客服、教育辅导、内容生成等领域，提升语言模型在实际应用中的表现和用户体验。未来，该技术有望推动更安全和高效的人机交互，促进人工智能的普及与应用。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) are expected to produce safe, helpful, and honest content during interaction with human users, but they frequently fail to align with such values when given flawed instructions, e.g., missing context, ambiguous directives, or inappropriate tone, leaving substantial room for improvement along multiple dimensions. A cost-effective yet high-impact way is to pre-align instructions before the model begins decoding. Existing approaches either rely on prohibitive test-time search costs or end-to-end model rewrite, which is powered by a customized training corpus with unclear objectives. In this work, we demonstrate that the goal of efficient and effective preference alignment can be achieved by P-Aligner, a lightweight module generating instructions that preserve the original intents while being expressed in a more human-preferred form. P-Aligner is trained on UltraPrompt, a new dataset synthesized via a proposed principle-guided pipeline using Monte-Carlo Tree Search, which systematically explores the space of candidate instructions that are closely tied to human preference. Experiments across different methods show that P-Aligner generally outperforms strong baselines across various models and benchmarks, including average win-rate gains of 28.35% and 8.69% on GPT-4-turbo and Gemma-2-SimPO, respectively. Further analyses validate its effectiveness and efficiency through multiple perspectives, including data quality, search strategies, iterative deployment, and time overhead.