NLP前沿研究：动态奖励与提示优化实现语言模型自我对齐
NLP前沿研究：动态奖励与提示优化实现语言模型自我对齐
大型语言模型（LLMs）的自我对齐问题一直是AI领域的研究热点。传统的LLMs对齐方法依赖于昂贵的训练和人类偏好注释，这限制了它们的可扩展性和实用性。本文介绍了一篇发表在EMNLP 2024会议上的论文，该论文提出了一种无需调整的自我对齐方法——动态奖励与提示优化（DRPO），它利用基于搜索的优化框架，使LLMs能够迭代自我改进并制定最优的对齐指令，无需额外的训练或人类干预。
研究背景
随着大型语言模型（LLMs）变得越来越复杂和广泛采用，对成本效益高、注释效率高且能快速适应的对齐策略的需求日益迫切。传统的LLMs对齐方法主要依赖于强化学习从人类反馈中学习（RLHF），这种方法虽然有效，但需要大量的人类反馈和昂贵的训练成本。此外，随着模型规模的扩大，这种依赖人类反馈的方法变得越来越不可持续。
自我对齐旨在通过利用模型本身来提高LLMs的对齐，例如用模型生成的反馈替换人类反馈，合成偏好数据或自我批评。然而，这些方法仍然需要大量的资源，包括成本高昂且不稳定的RLHF调整，以及一定程度的人类监督。因此，如何在不进行昂贵调整或注释的情况下，实现LLMs的自我对齐，成为了一个亟待解决的问题。
DRPO方法详解
本文提出的方法是动态奖励与提示优化（DRPO），它基于搜索的提示优化（PO）框架构建，使LLMs能够自我纠正并自动制定详细的对齐指令。DRPO的核心创新在于其动态奖励机制，该机制与优化框架集成，允许基于特定查询动态调整LLMs的奖励，以识别和解决模型的对齐盲点。
具体来说，DRPO包括以下几个步骤：
问题表述：给定一个LLM B，对齐指令由系统提示P和一组N个上下文学习（ICL）示例I组成。目标是找到最佳的P和IK，以最大化模型响应的对齐。
动态奖励与提示优化（DRPO）：DRPO将系统提示和ICL示例分别优化，采用两步优化方法。首先，构建一个通用的ICL示例集并优化它们的响应以获得I*，然后基于优化后的通用集I估计模型特定的系统提示P。
动态奖励机制：将优化问题表述为马尔可夫决策过程（MDP），状态s代表优化目标，动作a基于给定状态的对齐反馈定义。动态奖励函数R可以根据特定查询动态调整，以灵活地评分和评估响应。
ICL示例优化：从一组基础ICL示例开始，目标是找到一个通用集I*，以最大化跨不同模型的对齐。通过搜索树的状态s0 = bi初始化，并使用动态奖励函数R评估和改进对齐。
系统提示优化：使用K个优化的ICL示例IK，通过相似性检索选择。收集一组种子样本X，用于测试基础模型B的对齐。目标是找到最优提示P，以最大化LLM B的对齐。
实验结果
根据Table 1，论文中的实验旨在评估动态奖励与提示优化（DRPO）方法在不同大型语言模型（LLMs）上的性能，并与基线方法进行比较。实验使用了just-eval-instruct基准测试，这是一个合并了五个流行对齐数据集的标准对齐基准，包含1000个示例，用于全面和细致地评估LLM对齐。这些示例中，前800个评估模型的帮助性，剩下的200个评估无害性。评分标准从1到5，分别代表“强烈反对”、“反对”、“中立”、“同意”和“强烈同意”。
实验结果表明，DRPO在所有模型上的表现均优于基线方法，无论是未经调整的模型还是经过SFT/RLHF调整的模型。在未经调整的模型（如Mistral 7b和Llama 2 70bq）上应用DRPO后，其表现甚至超过了经过RLHF/SFT调整的模型。DRPO在URIAL使用的ICL示例数量更少的情况下，仍然实现了优于URIAL的性能，这突显了DRPO优化对齐指令的质量。
表中还提到，尽管just-eval-instruct包括了安全指标，但所有方法（RLHF/SFT、URIAL和DRPO）在安全指标上都取得了一致的高分，表明像DRPO这样的无需调整的方法可以实现非常安全且符合人类价值观的模型。
总结
本文介绍的DRPO方法为解决LLMs的自我对齐问题提供了一个新的思路。通过动态奖励机制和提示优化，DRPO能够在不进行额外训练或人类干预的情况下，实现LLMs的自我改进和对齐。这种方法不仅降低了对齐成本，提高了效率，而且在多个模型上的实验结果都显示出了显著的优势。随着AI技术的不断发展，这种无需调整的自我对齐方法有望在未来的LLMs开发中发挥重要作用。
论文链接：
https://arxiv.org/abs/2411.08733
原文来自：
NLP论文速读（EMNLP 2024）|动态奖励与提示优化来帮助语言模型的进行自我对齐