The Alignment Bottleneck

📄 arXiv: 2509.15932v1 📥 PDF

作者: Wenjun Cao

分类: cs.LG, cs.AI, cs.IT, stat.ML

发布日期: 2025-09-19

💡 一句话要点

提出容量耦合对齐性能区间以解决对齐瓶颈问题

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

关键词: 对齐瓶颈 大型语言模型 容量耦合 反馈机制 认知能力 PAC-Bayes理论 信息理论 接口工程

📋 核心要点

  1. 现有的反馈对齐方法在大型语言模型中存在系统性偏差，限制了模型的性能和应用。
  2. 论文提出了一种基于容量耦合的对齐性能区间，通过分析认知能力和反馈通道的限制来优化对齐过程。
  3. 研究结果表明，简单增加标签无法突破性能界限，而更复杂目标的低风险需要与数据复杂度相关的更高容量。

📝 摘要（中文）

大型语言模型随着规模的增加而改进，但基于反馈的对齐仍然表现出系统性偏差。本文受到经济学和认知科学中有限理性的启发，将判断视为资源有限，反馈作为受限通道。我们将模型视为一个两阶段级联$U o H o Y$，并引入认知能力$C_{ ext{cog}|S}$和平均总能力$ar{C}_{ ext{tot}|S}$。主要结果是容量耦合的对齐性能区间，结合了在可分离码本混合上证明的与数据大小无关的Fano下界和PAC-Bayes上界。该分析将对齐视为接口工程，强调测量和分配有限能力、管理任务复杂性以及信息支出决策的重要性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在对齐过程中出现的系统性偏差，现有方法在反馈和认知能力的限制下难以实现理想的对齐效果。

核心思路：通过引入容量耦合的对齐性能区间，模型化认知能力和反馈通道的限制，提供一种新的分析框架来优化对齐过程。

技术框架：整体架构包括两个主要阶段：首先是信息的输入$U$，然后是通过认知能力$H$进行处理，最后输出$Y$。在此过程中，考虑了认知能力$C_{ ext{cog}|S}$和总能力$ar{C}_{ ext{tot}|S}$的影响。

关键创新：提出了容量耦合的对齐性能区间，结合Fano下界和PAC-Bayes上界，揭示了在相同条件下两者由单一容量控制的关系，提供了新的理论视角。

关键设计：在设计中，使用了与数据集相匹配的可观察损失函数，并通过控制KL项来确保PAC-Bayes上界的有效性，强调了任务复杂性与能力分配的关系。

📊 实验亮点

实验结果表明，在固定价值复杂性和能力的情况下，单纯增加标签无法突破对齐性能的界限。对于更复杂的目标，降低风险需要与数据复杂度相关的更高容量。此外，研究还发现，当有用信号饱和能力时，进一步优化往往会导致模型适应通道规律，符合对模型行为的观察。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括大型语言模型的优化、人工智能系统的对齐以及人机交互界面的设计。通过更好地理解和管理对齐过程中的资源限制，可以提升模型在实际应用中的表现和可靠性，推动智能系统的安全性和有效性。

📄 摘要（原文）

Large language models improve with scale, yet feedback-based alignment still exhibits systematic deviations from intended behavior. Motivated by bounded rationality in economics and cognitive science, we view judgment as resource-limited and feedback as a constrained channel. On this basis, we model the loop as a two-stage cascade $U \to H \to Y$ given $S$, with cognitive capacity $C_{\text{cog}|S}$ and average total capacity $\bar{C}{\text{tot}|S}$. Our main result is a capacity-coupled Alignment Performance Interval. It pairs a data size-independent Fano lower bound proved on a separable codebook mixture with a PAC-Bayes upper bound whose KL term is controlled by the same channel via $m \, \bar{C}{\text{tot}|S}$. The PAC-Bayes bound becomes an upper bound on the same true risk when the canonical observable loss is used and the dataset is drawn from the same mixture. Under these matched conditions, both limits are governed by a single capacity. Consequences include that, with value complexity and capacity fixed, adding labels alone cannot cross the bound; attaining lower risk on more complex targets requires capacity that grows with $\log M$; and once useful signal saturates capacity, further optimization tends to fit channel regularities, consistent with reports of sycophancy and reward hacking. The analysis views alignment as interface engineering: measure and allocate limited capacity, manage task complexity, and decide where information is spent.