北航：LLM偏好数据构建框架PopAlign

🕗 发布于 2024-11-14 11:03 人工智能 自然语言处理语言模型论文笔记

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📖标题：PopAlign: Diversifying Contrasting Patterns for a More Comprehensive Alignment
🌐来源：arXiv, 2410.13785

🌟摘要

🔸大型语言模型（LLM）的对齐涉及在偏好对比输出对上训练模型，以根据人类偏好调整其反应。为了获得这样的对比对，RLHF和RLAIF等传统方法依赖于有限的对比模式，例如变化的模型变体或解码温度。这种奇异性导致了两个问题：（1）对齐不全面；因此（2）模型容易受到越狱攻击。
🔸为了解决这些问题，我们研究了如何构建更全面和多样化的对比模式来增强偏好数据（RQ1），并验证对比模式多样化对模型对齐的影响（RQ2）。对于RQ1，我们提出了PopAlign，这是一个在提示、模型和管道级别集成各种对比模式的框架，引入了六种不需要额外反馈标签程序的对比策略。关于RQ2，我们进行了彻底的实验，证明PopAlign明显优于现有方法，从而实现了更全面的对齐。

🛎️文章简介

🔸研究问题：如何通过多样化的对比模式来实现更全面的模型对齐？
🔸主要贡献：论文提出了一种名为PopAlign的方法，通过多种对比策略来增强模型的对齐效果。

📝重点思路

🔺相关工作

🔸RLHF用于对齐训练，需要劳动密集型的人类偏好注释，最近提出用人工智能反馈来替代人类反馈，但正确性依赖提示模板和模型，且质量不好保证。
🔸各种方法使LLM能够生成高质量的对比响应，如RLCD 在提示中使用对比前缀，LLaMA 2改变模型变体和解码温度来增强响应多样性。

🔺论文方案

🔸六种对比策略：包括Prefix Contrast、Demon Contrast、Elicitive Contrast、NParam Contrast、Leaderboard Contrast和Refine Contrast，涵盖了从提示、模型到管道的不同层次。
🔸数据合成：基于上述六种对比策略，合成了一个包含多样化对比模式的偏好数据集。对于每个源数据集中的指令，PopAlign生成六对响应，从而构建出丰富的对比数据。
🔸实验评估：DPO训练后，在两个对齐任务（Helpful-Base和Harmless-Base）中评估了PopAlign的性能，并与多个基线方法进行了比较。

🔎分析总结

🔸PopAlign的优越性：实验结果表明，PopAlign在多个基线方法中表现最佳，特别是在Helpful-Base任务中，其性能显著优于其他方法。
🔸对比策略的累积效应：通过逐步添加不同的对比策略，论文发现累积效应显著提升了模型性能，尤其是在Helpful-Base任务中。
🔸个体策略的效果：不同的对比策略在不同方面表现出显著差异。例如，Refine Contrast在Harmless-Base任务中表现出色，但在Helpful-Base任务中表现有限；而NParam Contrast则表现出相反的趋势。
🔸多样化对比策略的重要性：论文强调了多样化对比策略在提升模型对齐性能中的重要性，特别是Elicitive Contrast策略在累积设置中表现出显著的增益。

💡个人观点

论文的核心是集成六种不同的对比策略来构建全面的偏好对比数据。

🧩附录