Understanding helpfulness and harmless tension in reward models
作者: Eshaan Tanwar, Pepa Atanasova
分类: cs.LG, cs.CL
发布日期: 2026-06-11
备注: The source code used in this study is publicly available at: https://github.com/EshaanT/RM-alignment_tension
💡 一句话要点
研究奖励模型中的有益性与无害性张力
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 奖励模型 强化学习 人类反馈 有益性 无害性 对齐张力 神经元分析 多目标对齐
📋 核心要点
- 现有的奖励模型在处理有益性与无害性目标时存在干扰，导致混合目标模型的性能低于单一目标模型。
- 论文通过激活基础的方法，识别与有益性和无害性目标相关的神经元，并研究其功能角色。
- 研究发现共享神经元对模型行为的影响显著，揭示了对齐目标的复杂性和未来研究的方向。
📝 摘要（中文）
奖励模型是基于人类反馈的强化学习（RLHF）的关键组成部分，旨在使语言模型朝着有益和无害的行为对齐。然而，这些目标及其冲突的内部机制仍然不够清晰。本文研究了在仅有益、仅无害和混合目标设置下训练的奖励模型中的对齐张力。研究发现，混合目标模型的表现通常低于单一目标模型，表明目标之间存在干扰。通过激活基础的方法，识别与每个目标相关的神经元，并通过有针对性的切除研究其功能角色。结果显示，这些神经元因果支持其对应的目标，同时往往对相对目标产生负面影响。大量神经元在有益性和无害性之间共享，并且这些共享神经元对模型行为产生不成比例的影响，导致对齐张力的产生。研究结果为奖励模型中对齐目标的表示提供了见解和机制解释，并指出多目标对齐的挑战，激励未来在解耦和可控对齐方法上的研究。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决奖励模型中有益性与无害性目标之间的对齐张力问题。现有方法在混合目标设置下表现不佳，导致模型性能下降。
核心思路：通过激活基础的方法识别与每个目标相关的神经元，并通过有针对性的切除实验研究其对模型行为的影响，以揭示目标之间的干扰机制。
技术框架：研究首先训练有益性、无害性和混合目标的奖励模型，然后使用激活分析方法识别关键神经元，最后进行切除实验以评估这些神经元的功能。
关键创新：本研究的创新点在于揭示了有益性与无害性目标之间的干扰机制，并识别了共享神经元对模型行为的影响，这为理解奖励模型的内部机制提供了新的视角。
关键设计：在实验中，使用了特定的激活分析方法来识别神经元，并通过切除实验来验证其功能，确保了研究结果的可靠性和有效性。具体的损失函数和网络结构细节在论文中进行了详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，混合目标模型的性能普遍低于单一目标模型，且共享神经元对模型行为的影响显著。通过激活分析，识别出与有益性和无害性目标相关的神经元，并通过切除实验验证了其功能，提供了新的见解和机制解释。
🎯 应用场景
该研究对奖励模型的理解和改进具有重要的应用价值，尤其是在自然语言处理和人机交互等领域。通过更好地对齐有益性与无害性目标，可以提升模型的安全性和实用性，推动AI系统的可控性和可靠性。未来，研究结果可能促进新型对齐方法的开发，进一步提升AI的社会适应性。
📄 摘要（原文）
Reward models are a key component of reinforcement learning from human feedback (RLHF), aligning language models toward both helpful and harmless behaviour. However, the internal mechanisms underlying these objectives and their conflicts remain poorly understood. We study alignment tension in reward models trained under helpfulness-only, harmlessness-only, and mixed-objective settings. We find that mixed-objective models often underperform single-objective models, indicating interference between objectives. Using activation-based methods, we identify neurons associated with each objective and study their functional roles via targeted ablations. We find that these neurons causally support their corresponding objectives while often negatively affecting the opposing one. We find that a substantial proportion of neurons are shared between helpfulness and harmlessness, and that these shared neurons exert a disproportionate influence on model behaviour, contributing to alignment tension. Additionally, our results provide insights and mechanistic interpretation into how alignment objectives are represented in reward models and why multi-objective alignment remains challenging, motivating future work on disentangled and controllable alignment methods.