ULMA: Unified Language Model Alignment with Human Demonstration and Point-wise Preference

📄 arXiv: 2312.02554v2 📥 PDF

作者: Tianchi Cai, Xierui Song, Jiyan Jiang, Fei Teng, Jinjie Gu, Guannan Zhang

分类: cs.LG, cs.CL

发布日期: 2023-12-05 (更新: 2024-02-26)

💡 一句话要点

提出ULMA，通过人类演示和逐点偏好统一对齐语言模型

🎯 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: 语言模型对齐 偏好学习 逐点偏好优化 监督微调 人类反馈 无害性 统一框架

📋 核心要点

  1. 现有偏好学习方法依赖成对数据，无法有效利用逐点人类反馈，导致信息损失和性能下降。
  2. 提出逐点直接偏好优化（PDPO）方法，有效利用逐点反馈，并揭示监督微调与逐点偏好学习的联系。
  3. 提出统一语言模型对齐（ULMA），单步完成人类演示和逐点偏好对齐，实验验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型面临着与人类期望对齐的紧迫挑战，例如确保模型有帮助且无害。典型的对齐流程包括监督微调和偏好学习。然而，大多数偏好学习方法，如RLHF和DPO，依赖于成对偏好数据，这无法充分解决人类反馈是逐点的情况，导致潜在的信息丢失和次优性能。为了解决这个问题，我们引入了逐点直接偏好优化（Point-wise Direct Preference Optimization），这是一种旨在有效利用逐点反馈的新型偏好学习方法。我们的工作还揭示了监督微调和逐点偏好学习之间的新联系，最终形成了统一语言模型对齐（Unified Language Model Alignment），这是一种单步方法，将与人类演示和逐点偏好的对齐统一起来。在具有二元或连续标签的逐点偏好数据集上的大量实验验证了我们方法的有效性。我们发布了代码和一个包含高质量无害性演示样本的新数据集。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型对齐方法，如RLHF和DPO，主要依赖于成对偏好数据进行训练。然而，在许多实际场景中，人类的反馈往往是逐点的，例如对模型的输出给出一个满意度评分。直接使用成对偏好学习方法处理逐点数据会导致信息损失，因为需要将逐点数据转换为成对数据，这可能引入噪声并降低训练效率。因此，如何有效地利用逐点偏好数据进行语言模型对齐是一个关键问题。

核心思路：论文的核心思路是设计一种能够直接利用逐点偏好数据的偏好学习方法，避免将逐点数据转换为成对数据带来的信息损失。此外，论文还发现了监督微调和逐点偏好学习之间的联系，并提出了一种统一的框架，将两者结合起来，从而实现更有效的语言模型对齐。

技术框架：论文提出了统一语言模型对齐（ULMA）框架，该框架包含两个主要部分：1) 逐点直接偏好优化（PDPO）：这是一种新的偏好学习方法，可以直接利用逐点偏好数据进行训练。PDPO通过优化一个目标函数，使得模型输出的质量与人类给出的偏好评分相匹配。2) 统一对齐：ULMA将监督微调和PDPO结合起来，通过一个统一的损失函数进行训练。这样可以同时利用人类演示数据和逐点偏好数据，从而实现更有效的语言模型对齐。

关键创新：论文的关键创新点在于：1) 提出了逐点直接偏好优化（PDPO）方法，可以直接利用逐点偏好数据进行训练，避免了信息损失。2) 揭示了监督微调和逐点偏好学习之间的联系，并提出了统一语言模型对齐（ULMA）框架，将两者结合起来。与现有方法相比，ULMA能够更有效地利用人类反馈数据，从而实现更好的语言模型对齐效果。

关键设计：PDPO的关键设计在于其目标函数，该目标函数旨在最大化模型输出质量与人类偏好评分之间的相关性。具体来说，目标函数可以表示为：L = E[r(x, y) * log p(y|x)]，其中r(x, y)是人类给出的偏好评分，p(y|x)是模型输出y的概率。ULMA的关键设计在于其统一的损失函数，该损失函数将监督微调损失和PDPO损失结合起来。具体来说，损失函数可以表示为：L = L_SFT + λ * L_PDPO，其中L_SFT是监督微调损失，L_PDPO是PDPO损失，λ是一个超参数，用于控制两种损失之间的权重。

📊 实验亮点

论文在多个逐点偏好数据集上进行了实验，结果表明，ULMA方法能够显著提升模型的性能。例如，在无害性数据集上，ULMA方法相比于基线方法，能够显著降低模型生成有害内容的概率，同时保持模型的生成质量。此外，论文还发布了一个包含高质量无害性演示样本的新数据集，为后续研究提供了便利。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于需要与人类价值观对齐的大型语言模型，例如对话系统、智能助手、内容生成等。通过更有效地利用人类反馈，可以提升模型的安全性、可靠性和实用性，使其更好地服务于人类社会。未来，该方法可以进一步扩展到其他模态的模型对齐，例如图像、语音等。

📄 摘要（原文）

Aligning language models to human expectations, e.g., being helpful and harmless, has become a pressing challenge for large language models. A typical alignment procedure consists of supervised fine-tuning and preference learning. Most preference learning methods, such as RLHF and DPO, depend on pairwise preference data, which inadequately address scenarios where human feedback is point-wise, leading to potential information loss and suboptimal performance. Addressing this gap, we introduce Point-wise Direct Preference Optimization, a novel preference learning method designed to harness point-wise feedback effectively. Our work also uncovers a novel connection between supervised fine-tuning and point-wise preference learning, culminating in Unified Language Model Alignment, a single-step method that unifies the alignment with human demonstrations and point-wise preferences. Extensive experiments on point-wise preference datasets with binary or continuous labels validate the effectiveness of our methods. Our code and a new dataset with high-quality demonstration samples on harmlessness are released.