MVPBench: A Benchmark and Fine-Tuning Framework for Aligning Large Language Models with Diverse Human Values
作者: Yao Liang, Dongcheng Zhao, Feifei Zhao, Guobin Shen, Yuwei Wang, Dongqi Liang, Yi Zeng
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2025-09-09 (更新: 2025-09-16)
备注: Some parts of the paper need to be revised. We would therefore like to withdraw the paper and resubmit it after making the necessary changes
💡 一句话要点
MVPBench：构建基准与微调框架，对齐大语言模型与多元人类价值观
🎯 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 人类价值观 基准测试 文化多样性 人口统计学 微调 LoRA DPO
📋 核心要点
- 现有基准测试忽略文化和人口多样性，难以评估LLM在全球范围内的价值观对齐效果。
- MVPBench通过构建包含75个国家、24020个实例的基准，系统评估LLM与多维人类价值观的对齐程度。
- 实验表明，轻量级微调方法（如LoRA和DPO）能显著提升LLM在领域内和领域外的价值观对齐性能。
📝 摘要（中文）
为了确保大语言模型（LLMs）在不同用户群体中的安全有效部署，将其与人类价值观对齐至关重要。然而，现有的基准测试往往忽略了文化和人口多样性，导致对价值观对齐的全局泛化能力理解有限。本文提出了MVPBench，这是一个新颖的基准，系统地评估了LLMs在75个国家中与多维度人类价值观偏好的一致性。MVPBench包含24,020个高质量实例，标注了细粒度的价值观标签、个性化问题和丰富的人口统计元数据，使其成为迄今为止同类资源中最全面的。通过MVPBench，我们对几种最先进的LLMs进行了深入分析，揭示了在地理和人口统计学上的对齐性能存在显著差异。我们进一步证明，轻量级微调方法，如低秩适应（LoRA）和直接偏好优化（DPO），可以显著提高领域内和领域外设置中的价值观对齐。我们的研究结果强调了人口感知对齐评估的必要性，并为构建文化适应性和价值观敏感的LLMs提供了可操作的见解。MVPBench为未来关于全球对齐、个性化价值观建模和公平AI开发的研究奠定了实践基础。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大语言模型在价值观对齐方面存在问题，尤其是在跨文化和跨人口统计群体时表现出显著差异。现有的基准测试数据集通常缺乏足够的文化和人口多样性，无法全面评估LLM在全球范围内的价值观对齐能力。因此，需要一个更全面、更细粒度的基准来评估和改进LLM的价值观对齐。
核心思路：论文的核心思路是构建一个包含丰富文化和人口统计信息的基准数据集（MVPBench），并利用该数据集来评估和微调LLM的价值观对齐能力。通过分析LLM在不同文化和人口统计群体中的表现，可以发现其价值观对齐的不足之处，并利用轻量级微调方法（如LoRA和DPO）来改进其对齐性能。这样设计的目的是使LLM能够更好地适应不同文化背景的用户，并避免产生偏见或不适当的输出。
技术框架：MVPBench的整体框架包括以下几个主要阶段：1) 数据收集和标注：收集来自75个国家的数据，并标注细粒度的价值观标签、个性化问题和人口统计元数据。2) 基准评估：使用MVPBench评估现有LLM的价值观对齐性能，并分析其在不同文化和人口统计群体中的表现。3) 微调：使用轻量级微调方法（如LoRA和DPO）来改进LLM的价值观对齐性能。4) 评估和分析：评估微调后的LLM在MVPBench上的性能，并分析其改进效果。
关键创新：MVPBench的关键创新在于其数据集的全面性和细粒度。它包含了来自75个国家的数据，并标注了细粒度的价值观标签、个性化问题和人口统计元数据。这使得研究人员能够更全面地评估LLM的价值观对齐能力，并发现其在不同文化和人口统计群体中的不足之处。此外，论文还证明了轻量级微调方法（如LoRA和DPO）可以有效地提高LLM的价值观对齐性能。
关键设计：在数据标注方面，论文采用了多层标注策略，以确保标注的质量和一致性。在微调方面，论文使用了LoRA和DPO等轻量级微调方法，以避免对LLM进行过度修改，并保持其泛化能力。具体来说，LoRA通过引入低秩矩阵来更新LLM的参数，从而减少了需要训练的参数数量。DPO则通过直接优化偏好模型来提高LLM的价值观对齐性能。
📊 实验亮点
实验结果表明，现有的LLM在价值观对齐方面存在显著的文化和人口统计差异。通过在MVPBench上进行微调，LoRA和DPO等方法能够显著提高LLM在领域内和领域外的价值观对齐性能。例如，DPO在某些指标上取得了超过10%的提升，表明轻量级微调方法在价值观对齐方面具有巨大的潜力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于构建更安全、更可靠、更符合伦理规范的大语言模型。通过使用MVPBench进行评估和微调，可以使LLM更好地适应不同文化背景的用户，避免产生偏见或不适当的输出。这对于在医疗、教育、金融等敏感领域部署LLM至关重要，有助于提升用户体验，并促进人工智能技术的公平发展。
📄 摘要（原文）
The alignment of large language models (LLMs) with human values is critical for their safe and effective deployment across diverse user populations. However, existing benchmarks often neglect cultural and demographic diversity, leading to limited understanding of how value alignment generalizes globally. In this work, we introduce MVPBench, a novel benchmark that systematically evaluates LLMs' alignment with multi-dimensional human value preferences across 75 countries. MVPBench contains 24,020 high-quality instances annotated with fine-grained value labels, personalized questions, and rich demographic metadata, making it the most comprehensive resource of its kind to date. Using MVPBench, we conduct an in-depth analysis of several state-of-the-art LLMs, revealing substantial disparities in alignment performance across geographic and demographic lines. We further demonstrate that lightweight fine-tuning methods, such as Low-Rank Adaptation (LoRA) and Direct Preference Optimization (DPO), can significantly enhance value alignment in both in-domain and out-of-domain settings. Our findings underscore the necessity for population-aware alignment evaluation and provide actionable insights for building culturally adaptive and value-sensitive LLMs. MVPBench serves as a practical foundation for future research on global alignment, personalized value modeling, and equitable AI development.