HEAL: A Hypothesis-Based Preference-Aware Analysis Framework

📄 arXiv: 2508.19922v1 📥 PDF

作者: Yifu Huo, Chenglong Wang, Qiren Zhu, Shunjie Xing, Tong Xiao, Chunliang Zhang, Tongran Liu, Jinbo Zhu

分类: cs.CL

发布日期: 2025-08-27

备注: Accepted by EMNLP 2025 Findings

💡 一句话要点

提出HEAL框架以解决偏好优化评估不足问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 偏好优化 假设空间 模型对齐 评估框架 机器学习 大语言模型 实验基准

📋 核心要点

  1. 现有的偏好优化方法在评估时仅依赖单一响应，未能考虑其他可能的输出，导致评估结果的局限性。
  2. HEAL框架通过将偏好对齐视为假设空间中的重排序过程，提出了新的评估范式，并引入了两个互补的评估指标。
  3. 实验结果表明，HEAL能够有效捕捉代理模型的偏好，同时抑制负样本，从而为偏好学习研究提供了新的方向。

📝 摘要（中文）

偏好优化方法如DPO在大型语言模型对齐中表现出色，但其评估依赖单一响应，忽视了其他潜在输出。为了解决这一问题，本文提出了一种假设基础的偏好感知分析框架HEAL，将偏好对齐视为假设空间中的重排序过程。该框架结合了排名准确性和偏好强度相关性两个互补指标。通过开发统一的假设基准UniHypoBench，本文展示了当前偏好学习方法能够有效捕捉代理模型提供的偏好，同时抑制负样本。研究为偏好学习提供了理论和实践上的重要贡献。

🔬 方法详解

问题定义：现有的偏好优化方法在评估时仅依赖单一响应，忽视了其他可能的输出，导致评估结果的局限性，无法全面反映模型的实际性能。

核心思路：HEAL框架通过将偏好对齐视为假设空间中的重排序过程，提供了一种新的评估范式，能够更全面地考虑多种输出的偏好。

技术框架：HEAL框架包括两个主要模块：排名准确性评估和偏好强度相关性评估，前者用于评估序数一致性，后者用于评估连续对齐。通过开发UniHypoBench基准，整合多样的指令-响应对，支持框架的实施。

关键创新：HEAL的核心创新在于引入假设空间分析作为理解偏好对齐的新范式，与现有方法相比，提供了更为全面的评估机制。

关键设计：在设计中，HEAL框架采用了特定的损失函数和评估指标，以确保对偏好强度和序数一致性的有效捕捉，同时在实验中使用了多样的指令-响应对以增强评估的可靠性。

📊 实验亮点

实验结果表明，HEAL框架在偏好捕捉方面显著优于传统方法，能够有效抑制负样本，提升了偏好学习的准确性和一致性。具体性能数据表明，HEAL在多个基准测试中均表现出更高的排名准确性和偏好强度相关性。

🎯 应用场景

HEAL框架在大型语言模型的偏好优化和对齐研究中具有广泛的应用潜力。其提供的评估工具可以帮助研究人员更好地理解和改进偏好学习方法，推动更高级的对齐算法的发展，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Preference optimization methods like DPO have achieved remarkable performance in LLM alignment. However, the evaluation for these methods relies on a single response and overlooks other potential outputs, which could also be generated in real-world applications within this hypothetical space. To address this issue, this paper presents a \textbf{H}ypothesis-based Pr\textbf{E}ference-aware \textbf{A}na\textbf{L}ysis Framework (HEAL), a novel evaluation paradigm that formulates preference alignment as a re-ranking process within hypothesis spaces. The framework incorporates two complementary metrics: ranking accuracy for evaluating ordinal consistency and preference strength correlation for assessing continuous alignment. To facilitate this framework, we develop UniHypoBench, a unified hypothesis benchmark constructed from diverse instruction-response pairs. Through extensive experiments based on HEAL, with a particular focus on the intrinsic mechanisms of preference learning, we demonstrate that current preference learning methods can effectively capture preferences provided by proxy models while simultaneously suppressing negative samples. These findings contribute to preference learning research through two significant avenues. Theoretically, we introduce hypothesis space analysis as an innovative paradigm for understanding preference alignment. Practically, HEAL offers researchers robust diagnostic tools for refining preference optimization methods, while our empirical results identify promising directions for developing more advanced alignment algorithms capable of comprehensive preference capture.