Rethinking the Role of Proxy Rewards in Language Model Alignment
作者: Sungdong Kim, Minjoon Seo
分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL
发布日期: 2024-02-02 (更新: 2024-10-06)
备注: Accepted to EMNLP 2024 main conference
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出反向奖励工程以优化语言模型对人类价值的对齐
🎯 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: 代理奖励 语言模型对齐 反向奖励工程 白箱奖励函数 人类反馈
📋 核心要点
- 现有的代理奖励模型在训练大型语言模型时存在可靠性不足的问题，且其内部机制不透明。
- 本文提出通过反向奖励工程构建可解释的白箱奖励函数，以实现代理奖励与真实奖励之间的单调关系。
- 实验结果表明，优化白箱奖励的模型在对齐基准测试中表现优异，且无需依赖人类反馈数据集。
📝 摘要（中文）
通过代理奖励建模从人类反馈中学习，旨在将大型语言模型（LLMs）与人类价值对齐。然而，利用代理奖励模型进行可靠训练并非易事，其行为仍然是一个黑箱。本文通过反向奖励工程研究代理奖励在LLM对齐中的作用，构建可解释的白箱奖励函数。我们旨在通过在训练过程中实现代理奖励与真实奖励之间的单调关系，复制真实奖励信号。研究发现，成功模拟真实奖励需要生成与开放性问题相关且长度适中的响应，同时确保对封闭性问题的响应一致性。此外，优化我们设计的白箱奖励的模型在对齐基准测试中表现出与强大的开源代理奖励模型的竞争力。我们强调其作为一种简单而强大的奖励基线的潜在应用，不需要明确的人类反馈数据集和代理奖励训练。代码可在https://github.com/naver-ai/rethinking-proxy-reward获取。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决代理奖励模型在大型语言模型对齐中的不可靠性和黑箱特性问题。现有方法难以确保代理奖励与真实奖励之间的有效对应关系。
核心思路：通过反向奖励工程，构建可解释的白箱奖励函数，旨在实现代理奖励与真实奖励之间的单调关系，从而提高模型的对齐效果。
技术框架：整体架构包括代理奖励模型的训练、白箱奖励函数的设计以及基于强化学习的模型优化。主要模块包括特征提取、奖励信号生成和模型训练。
关键创新：最重要的创新在于提出了一种新的白箱奖励函数，能够有效模拟真实奖励信号，并且在对齐任务中表现出竞争力。与现有方法相比，该方法不再依赖于复杂的人类反馈数据集。
关键设计：在设计中，关注于响应的一致性和相关性，确保生成的响应在开放性和封闭性问题上都能达到预期的质量，采用特定的损失函数来优化奖励信号的生成。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，优化后的模型在对齐基准测试中表现出与强大的开源代理奖励模型相当的性能，尤其在开放性问题的响应生成上，模型的表现得到了显著提升，验证了白箱奖励函数的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自然语言处理中的对话系统、内容生成和人机交互等。通过提供一种无需依赖人类反馈的奖励基线，可以降低模型训练的复杂性，提高对齐效果，推动智能系统的安全性和可靠性。未来可能在多种语言模型的开发中发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Learning from human feedback via proxy reward modeling has been studied to align Large Language Models (LLMs) with human values. However, achieving reliable training through that proxy reward model (RM) is not a trivial problem, and its behavior remained as a black-box. In this paper, we study the role of proxy rewards in the LLM alignment via `reverse reward engineering' by composing interpretable features as a white-box reward function. We aim to replicate the ground truth (gold) reward signal by achieving a monotonic relationship between the proxy and gold reward signals after training the model using the proxy reward in reinforcement learning (RL). Our findings indicate that successfully emulating the gold reward requires generating responses that are relevant with enough length to open-ended questions, while also ensuring response consistency in closed-ended questions. Furthermore, resulting models optimizing our devised white-box reward show competitive performances with strong open-source RMs in alignment benchmarks. We highlight its potential usage as a simple but strong reward baseline for the LLM alignment, not requiring explicit human feedback dataset and RM training. Our code is available at https://github.com/naver-ai/rethinking-proxy-reward.