Eliminating Inductive Bias in Reward Models with Information-Theoretic Guidance

📄 arXiv: 2512.23461v1 📥 PDF

作者: Zhuo Li, Pengyu Cheng, Zhechao Yu, Feifei Tong, Anningzhe Gao, Tsung-Hui Chang, Xiang Wan, Erchao Zhao, Xiaoxi Jiang, Guanjun Jiang

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-12-29

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出DIR方法，通过信息论优化消除奖励模型中的归纳偏置，提升RLHF性能。

🎯 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: 奖励模型 归纳偏置 信息瓶颈 互信息 强化学习 人类反馈 语言模型

📋 核心要点

  1. 现有奖励模型易受训练数据中归纳偏置的影响，导致过拟合和奖励攻击，限制了模型泛化能力。
  2. DIR方法通过最大化奖励分数与人类偏好间的互信息，并最小化奖励输出与偏置属性间的互信息，实现去偏置。
  3. 实验证明DIR能有效缓解回复长度、谄媚和格式等归纳偏置，并提升RLHF在多个基准测试中的性能。

📝 摘要（中文）

奖励模型（RM）在基于人类反馈的强化学习（RLHF）中至关重要，用于使大型语言模型（LLM）与人类价值观对齐。然而，RM训练数据通常被认为是低质量的，包含容易导致过拟合和奖励攻击的归纳偏置。例如，更详细和全面的回复通常更受人类青睐，但也包含更多词语，导致回复长度成为不可避免的归纳偏置之一。为了缓解奖励建模中更复杂和多样的归纳偏置，我们引入了一种新颖的基于信息论的去偏置方法，称为DIR。受信息瓶颈（IB）的启发，我们最大化RM分数与人类偏好对之间的互信息（MI），同时最小化RM输出与偏好输入的有偏属性之间的MI。DIR可以处理具有非线性相关性的更复杂类型的偏差，从而广泛扩展RM去偏置方法的实际应用场景。实验表明，DIR不仅有效地缓解了目标归纳偏置，而且提高了各种基准测试中的RLHF性能，从而产生了更好的泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决奖励模型（RM）训练中存在的归纳偏置问题。现有的RM训练数据质量不高，包含如回复长度、谄媚等多种归纳偏置，导致模型过拟合这些偏置，无法真正学习到人类的偏好，从而影响RLHF的性能。现有的去偏置方法要么只针对特定类型的偏置，要么采用简单的线性相关模型，无法处理复杂的非线性偏置。

核心思路：论文的核心思路是利用信息论中的信息瓶颈（Information Bottleneck, IB）原理进行去偏置。具体来说，希望奖励模型能够尽可能多地保留关于人类偏好的信息，同时尽可能少地保留关于输入中偏置属性的信息。通过这种方式，可以迫使模型关注真正重要的特征，而不是被偏置属性所迷惑。

技术框架：DIR方法的整体框架包含以下几个关键部分：首先，使用奖励模型对输入进行评分，得到奖励分数；然后，计算奖励分数与人类偏好对之间的互信息，并最大化该互信息；同时，计算奖励模型的输出与输入中偏置属性之间的互信息，并最小化该互信息。通过优化这两个互信息，可以实现去偏置的目的。整个过程可以看作是一个信息瓶颈的优化过程。

关键创新：DIR方法最重要的创新在于其基于信息论的去偏置框架。与以往方法不同，DIR不依赖于对偏置类型的先验知识，也不需要手动设计特定的去偏置策略。DIR通过优化互信息，自动学习如何去除偏置，从而能够处理更复杂和多样的偏置类型。此外，DIR方法可以处理非线性相关的偏置，这是以往线性模型无法做到的。

关键设计：DIR的关键设计包括：1) 互信息的计算方法。论文采用了一种基于神经网络的互信息估计方法，可以有效地估计高维数据的互信息。2) 损失函数的设计。损失函数由两部分组成：一部分是最大化奖励分数与人类偏好之间的互信息，另一部分是最小化奖励模型输出与偏置属性之间的互信息。3) 偏置属性的定义。论文针对不同的偏置类型，设计了不同的偏置属性提取器，例如，对于回复长度偏置，可以直接使用回复的长度作为偏置属性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DIR方法在缓解回复长度、谄媚和格式等归纳偏置方面表现出色。例如，在针对回复长度偏置的实验中，DIR方法能够显著降低奖励模型对回复长度的依赖，同时提高RLHF的性能。此外，DIR方法在多个基准测试中都取得了优于现有方法的性能，证明了其有效性和泛化能力。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种需要从人类反馈中学习的场景，例如对话系统、文本生成、推荐系统等。通过消除奖励模型中的归纳偏置，可以提高模型的泛化能力和鲁棒性，使其更好地对齐人类价值观，从而生成更符合人类期望的内容。该方法还有助于提升AI系统的安全性和可靠性，降低奖励攻击的风险。

📄 摘要（原文）

Reward models (RMs) are essential in reinforcement learning from human feedback (RLHF) to align large language models (LLMs) with human values. However, RM training data is commonly recognized as low-quality, containing inductive biases that can easily lead to overfitting and reward hacking. For example, more detailed and comprehensive responses are usually human-preferred but with more words, leading response length to become one of the inevitable inductive biases. A limited number of prior RM debiasing approaches either target a single specific type of bias or model the problem with only simple linear correlations, \textit{e.g.}, Pearson coefficients. To mitigate more complex and diverse inductive biases in reward modeling, we introduce a novel information-theoretic debiasing method called \textbf{D}ebiasing via \textbf{I}nformation optimization for \textbf{R}M (DIR). Inspired by the information bottleneck (IB), we maximize the mutual information (MI) between RM scores and human preference pairs, while minimizing the MI between RM outputs and biased attributes of preference inputs. With theoretical justification from information theory, DIR can handle more sophisticated types of biases with non-linear correlations, broadly extending the real-world application scenarios for RM debiasing methods. In experiments, we verify the effectiveness of DIR with three types of inductive biases: \textit{response length}, \textit{sycophancy}, and \textit{format}. We discover that DIR not only effectively mitigates target inductive biases but also enhances RLHF performance across diverse benchmarks, yielding better generalization abilities. The code and training recipes are available at https://github.com/Qwen-Applications/DIR.