SeaPO: Strategic Error Amplification for Robust Preference Optimization of Large Language Models

📄 arXiv: 2509.24781v1 📥 PDF

作者: Jun Rao, Yunjie Liao, Xuebo Liu, Zepeng Lin, Lian Lian, Dong Jin, Shengjun Cheng, Jun Yu, Min Zhang

分类: cs.CL

发布日期: 2025-09-29

备注: EMNLP 2025 Findings

💡 一句话要点

SeaPO：通过策略性误差放大增强大语言模型偏好优化的鲁棒性

🎯 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 偏好优化 误差放大 鲁棒性 对齐 负样本挖掘 策略性学习

📋 核心要点

  1. 现有偏好优化方法在正负样本质量接近时面临优化困难，限制了大语言模型的性能提升。
  2. SeaPO通过策略性地引入特定类型的误差到负样本中，确保负样本质量低于正样本，从而改善偏好学习。
  3. 实验结果表明，SeaPO显著提升了模型在真实性等方面的性能，尤其是在不同模型规模下均有提升。

📝 摘要（中文）

现有的用于大语言模型（LLMs）偏好优化的对齐方法旨在通过利用正负样本对来提高模型性能。然而，由于模型在评分或生成响应方面的能力有限，正负样本的质量在训练过程中可能变得相似，这使得偏好学习的优化变得复杂。为了解决这个问题，我们引入了SeaPO，一种策略性误差放大方法，它利用LLMs中常见的三个误差类型，将特定的误差模式引入到模型偏好优化中。该策略确保负样本比正样本更具误差，并采用基于偏好的训练来减轻这些误差的发生，从而提高模型性能。在五个能力维度和不同模型规模（1.5B到14B）上的评估表明，生成的数据显著提高了整体模型性能，尤其是在真实性方面，观察到5-10个百分点的改进。进一步的分析表明，任务性能随引入的误差类型而变化。注入最常见的误差类型可以提高相关任务的性能，而混合误差类型会导致更广泛的性能提升：大多数任务表现出稳定的改进，而少数任务表现出显著的提升。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大语言模型偏好优化中，由于正负样本质量趋同导致的训练困难问题。现有方法难以有效区分正负样本，导致模型无法充分学习到正确的偏好，从而限制了模型的性能提升。

核心思路：SeaPO的核心思路是通过策略性地放大负样本中的误差，人为地拉开正负样本的差距，从而使模型更容易学习到正确的偏好。通过引入特定类型的误差，确保负样本在某些方面明显劣于正样本，从而引导模型更好地进行区分和学习。

技术框架：SeaPO的技术框架主要包含以下几个步骤：1) 识别大语言模型中常见的误差类型；2) 设计策略，将这些误差类型注入到负样本中，生成带有特定误差模式的负样本；3) 使用带有误差放大的正负样本对，进行基于偏好的训练，优化模型；4) 评估模型在不同任务上的性能，验证SeaPO的有效性。

关键创新：SeaPO的关键创新在于其策略性误差放大方法。与以往仅仅依赖于原始正负样本进行训练的方法不同，SeaPO主动干预样本质量，通过引入特定类型的误差来增强负样本的区分度，从而更有效地引导模型学习偏好。这种方法能够克服正负样本质量趋同带来的训练困难，提升模型的性能。

关键设计：SeaPO的关键设计包括：1) 误差类型的选择：选择大语言模型中常见的、易于识别和注入的误差类型，例如事实性错误、逻辑错误和风格不一致等；2) 误差注入策略：设计合理的策略，确保误差注入的程度适中，既能放大正负样本的差距，又不会使负样本过于离谱，失去训练价值；3) 偏好训练方法：采用合适的偏好训练方法，例如pairwise ranking loss或margin ranking loss，来优化模型，使其能够更好地区分正负样本。

📊 实验亮点

实验结果表明，SeaPO在多个能力维度上显著提升了模型的性能，尤其是在真实性方面，观察到5-10个百分点的改进。通过对比不同误差类型对任务性能的影响，发现注入最常见的误差类型可以提高相关任务的性能，而混合误差类型会导致更广泛的性能提升。这些结果验证了SeaPO的有效性和灵活性。

🎯 应用场景

SeaPO方法可应用于各种需要偏好优化的大语言模型应用场景，例如对话系统、文本摘要、代码生成等。通过提升模型的偏好学习能力，可以生成更符合用户期望、更准确、更可靠的输出。该研究有助于提高大语言模型在实际应用中的可用性和用户满意度，并为未来的偏好优化研究提供新的思路。

📄 摘要（原文）

Existing alignment methods for preference optimization of large language models (LLMs) aim to enhance model performance by utilizing pairs of positive and negative samples. However, due to the limited capacity of models in scoring or generating responses, the quality of positive and negative samples may become similar during training, which complicates optimization for preference learning. To address this issue, we introduce SeaPO, a Strategic Error Amplification method that leverages three error types commonly occurring in LLMs to introduce specific error patterns into the model Preference Optimization. This strategy ensures that negative samples are more erroneous than positive samples and preference-based training is employed to mitigate the occurrence of these errors, thereby enhancing model performance. Evaluations across five capability dimensions and different model scales (1.5B to 14B) demonstrate that the generated data significantly improved overall model performance, particularly in terms of truthfulness, with improvements of 5-10 percentage points observed. Further analysis reveals that task performance varies depending on the error types introduced. Injecting the most common error types improves performance in related tasks, while a mix of error types leads to a broader performance enhancement: most tasks show stable improvements, while a few tasks exhibit significant gains.