NAACL 2024 | 阿里提出大语言模型对齐框架Reward Learning on Policy (RLP)
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引言
目前，大语言模型（LLMs）在遵循开放域用户指令方面表现出强大能力 [1]。这项能力主要归功于利用人类偏好数据微调预训练大语言模型（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）[2]。
一个典型的 RLHF 过程包括三个相关步骤 [3]：人类偏好数据搜集、奖励模型学习（reward learning）和策略优化（policy optimization），如下图（top）所示。
上述 RLHF 的三个步骤通常先后串行执行。因为策略优化在微调大语言模型过程中改变了其数据分布，导致基于离线数据训练的（fixed）奖励模型存在不准确地分布偏离问题（inaccurate off-distribution）。
因此，奖励模型准确率会快速下降并相应地损害策略模型的性能。该问题可以通过持续从最新策略模型采样并标注人类偏好数据解决，但是这样会显著增加系统的复杂度使其难以优化。与此同时，在该设定中长期维护数据质量将消耗大量资源。
在这篇论文中，我们展现在不需要持续标注新的偏好数据前提下，如何基于策略模型优化奖励模型并使之分布准确（on-distribution）。我们提出 Reward Learning on Policy（RLP）框架：以无监督的方式，利用策略模型的采样数据优化奖励模型。
RLP 先基于典型的 RLHF 方法从头训练一个奖励模型和一个策略模型，然后考虑已训练策略模型的数据分布重新训练奖励模型，最后基于重新训练的奖励模型重新训练策略模型，如下图（bottom）所示。
具体地，RLP 提出两种方法利用策略模型的采样数据重新训练奖励模型：无监督多视角学习（Unsupervised Multi-View Learning，UML）和伪偏好数据生成（Synthetic Preference Generation，SPG）。
RLP-UML 通过策略模型生成两个结果的方式构建一个输入的两个视角，然后在奖励模型拟合人类偏好数据的同时优化一个多视角信息瓶颈损失函数（multi-view information bottleneck loss）。
此外，RLP-SPG 利用策略模型的采样数据模拟偏好数据。与经典的 RLAIF 方式（基于 LLMs 生成一个输入的两个结果并打分）不同，RLP-SPG 生成一个输入的多个结果并构成一个集合。这样 RLP-SPG 可以通过度量结果集合最大簇的大小，推断模型生成结果的不确定性并决定何时相信模型的预测结果。
该采样策略与自一致性（self-consistency）假设相符，即从结果集合最大簇挑选被选择结果（preferred output），从剩余的其它簇随机挑选未被选择结果（non-preferred output）。
我们的实验表明在三个标准的测试集，RLP 效果优于其它基于人类反馈的方法，包括基于 PPO 的 RLHF 方法。
RLP的实现
我们提出一个新的 RLHF 框架，共包括以下 5 个步骤：
Step 0，监督微调：
Step 1，人类偏好数据搜集：
首先，SFT 模型对输入指令 生成两个结果 。然后，展示给标注人员并让其表达偏好 ，其中 为被选择结果、 为未被选择结果。
Step 2，奖励模型学习：
Step 3，策略优化：
Step 4，奖励模型再学习：
无监督多视角学习
伪偏好数据生成
Step 5，策略模型再学习：
实验
3.1 主实验
我们在 AlpacaFarm、LLMBar、Vicuna 三个标准测试集实验。评测指标基于广泛采样的 Win-Rate，其中 Simulated Win-Rate 利用 API LLMs 打分，Human Win-Rate 基于人工打分。
如下表所示，GPT-4 取得最好的结果。在我们实现的 LLMs 中，RLP-SPG 在三个测试集的两个指标均取得最好结果，超过 PPO 基准方法。
为进一步验证 RLP 相对其它基准方法的优势，下图展示了 RLP-SPG 在 AlpacaFarm 各个数据子集中相对 PPO 的表现。我们可以观察到 RLP-SPG 稳定的表现优于 PPO。
RLP 相对基准方法的优势也可以被定性的观察出来。下表展示的例子表明：相对于基准方法，RLP 生成的结果更加详尽。
3.2 消融实验
3.2.1 信息瓶颈损失函数
我们实验了信息瓶颈损失函数（information bottleneck loss）相对于其它无监督表示学习损失函数的优势，包括：1. InfoMax；2. MVI；3. CL（Contrastive Learning）。如下表所示，RLP-UML 采用的信息瓶颈损失函数比其它损失函数效果更加优异。
3.2.2 伪偏好数据生成
我们对比了两种类型的伪偏好数据的生成方法：1. LLMs生成两个结果并打分；2. LLMs 生成一个结果集合，并选取其中的被选择（preferred）结果和不被选择（non-preferred）结果。
对于第一类方法，我们实现了 RLAIF 基于策略模型排序，以及 Reward 基于奖励模型排序。对于第二类方法，我们实现了 Select-All，即通过设置不做生成结果过滤。如下表所示，RLP-SPG 在构造偏好数据的准确性以及微调 LLMs 的效果方面都超过其它方法。
总结
本文提出一种新的大语言模型与人类偏好对齐的方法，即基于策略模型进一步优化奖励模型 Reward Learning on Policy（RLP）。RLP 通过多视角信息瓶颈损失函数可鲁棒地学习策略模型样本分布的表示。RLP 通过构造策略模型的结果集合，有选择地生成高置信度的偏好数据集。大量实验表明 RLP 效果优于目前的 SOTA 基准方法。
参考文献
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