Optimizing Language Models for Human Preferences is a Causal Inference Problem

📄 arXiv: 2402.14979v2 📥 PDF

作者: Victoria Lin, Eli Ben-Michael, Louis-Philippe Morency

分类: cs.LG, cs.CL, stat.ME

发布日期: 2024-02-22 (更新: 2024-06-05)

备注: UAI 2024

💡 一句话要点

提出因果推断方法优化语言模型以符合人类偏好

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 因果推断 语言模型优化 人类偏好 因果偏好优化 双重稳健CPO

📋 核心要点

  1. 现有方法在优化语言模型以符合人类偏好时，往往未能有效捕捉文本与结果之间的因果关系。
  2. 本文提出将语言模型优化视为因果推断问题，设计了因果偏好优化（CPO）方法以解决这一问题。
  3. 实验结果表明，DR-CPO在优化语言模型时显著降低了方差，并在复杂条件下保持了良好的性能。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）在学术和商业领域的广泛应用，如何使语言模型生成符合人类偏好的文本成为一个重要课题。本文首次探讨了从直接结果数据集中优化语言模型以符合人类偏好的方法。我们认为语言模型优化应视为一个因果问题，以确保模型正确学习文本与结果之间的关系。我们形式化了这一因果语言优化问题，并提出了一种方法——因果偏好优化（CPO），该方法解决了该问题的无偏替代目标。我们进一步扩展了CPO，提出了双重稳健CPO（DR-CPO），在保持偏差强保证的同时降低了替代目标的方差。最后，我们通过实验证明了（DR-CPO）在优化最先进的LLMs以符合人类偏好方面的有效性，并验证了DR-CPO在困难混淆条件下的稳健性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决如何优化语言模型以符合人类偏好的问题。现有方法通常未能充分考虑文本与结果之间的因果关系，导致优化效果不理想。

核心思路：我们提出将语言模型优化视为因果推断问题，确保模型能够正确学习文本与结果之间的因果关系，从而更好地符合人类偏好。

技术框架：整体架构包括因果偏好优化（CPO）和双重稳健CPO（DR-CPO）两个主要模块。CPO解决无偏替代目标，而DR-CPO则在此基础上降低方差。

关键创新：最重要的技术创新在于将语言模型优化形式化为因果推断问题，并提出了CPO和DR-CPO方法，这与传统的优化方法有本质区别。

关键设计：在DR-CPO中，我们设计了特定的损失函数和参数设置，以确保在降低方差的同时，保持对偏差的强保证。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，DR-CPO在优化语言模型时，相较于传统方法显著降低了方差，并在复杂混淆条件下保持了较高的性能，验证了其有效性和稳健性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括个性化推荐系统、智能客服和内容生成等。通过优化语言模型以符合人类偏好，可以提升用户体验，增加用户满意度，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

As large language models (LLMs) see greater use in academic and commercial settings, there is increasing interest in methods that allow language models to generate texts aligned with human preferences. In this paper, we present an initial exploration of language model optimization for human preferences from direct outcome datasets, where each sample consists of a text and an associated numerical outcome measuring the reader's response. We first propose that language model optimization should be viewed as a causal problem to ensure that the model correctly learns the relationship between the text and the outcome. We formalize this causal language optimization problem, and we develop a method--causal preference optimization (CPO)--that solves an unbiased surrogate objective for the problem. We further extend CPO with doubly robust CPO (DR-CPO), which reduces the variance of the surrogate objective while retaining provably strong guarantees on bias. Finally, we empirically demonstrate the effectiveness of (DR-)CPO in optimizing state-of-the-art LLMs for human preferences on direct outcome data, and we validate the robustness of DR-CPO under difficult confounding conditions.