Self-Exploring Language Models: Active Preference Elicitation for Online Alignment

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Authors: Shenao Zhang ; Donghan Yu ; Hiteshi Sharma ; Ziyi Yang ; Shuohang Wang ; Hany Hassan ; Zhaoran Wang

Summary: Preference optimization, particularly through Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), has achieved significant success in aligning Large Language Models (LLMs) to adhere to human intentions. Unlike offline alignment with a fixed dataset, online feedback collection from humans or AI on model generations typically leads to more capable reward models and better-aligned LLMs through an iterative process. However, achieving a globally accurate reward model requires systematic exploration to generate diverse responses that span the vast space of natural language. Random sampling from standard reward-maximizing LLMs alone is insufficient to fulfill this requirement. To address this issue, we propose a bilevel objective optimistically biased towards potentially high-reward responses to actively explore out-of-distribution regions. By solving the inner-level problem with the reparameterized reward function, the resulting algorithm, named Self-Exploring Language Models (SELM), eliminates the need for a separate RM and iteratively updates the LLM with a straightforward objective. Compared to Direct Preference Optimization (DPO), the SELM objective reduces indiscriminate favor of unseen extrapolations and enhances exploration efficiency. Our experimental results demonstrate that when finetuned on Zephyr-7B-SFT and Llama-3-8B-Instruct models, SELM significantly boosts the performance on instruction-following benchmarks such as MT-Bench and AlpacaEval 2.0, as well as various standard academic benchmarks in different settings. Our code and models are available at https://github.com/shenao-zhang/SELM.

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文提出了一种名为Self-Exploring Language Models (SELM)的新方法，旨在解决大型语言模型（LLMs）在线对齐过程中的偏好优化问题。具体来说，它试图解决以下关键问题：

1. 全局准确奖励模型的获取：在自然语言的庞大空间中，通过系统性探索生成多样化的响应是实现全局准确奖励模型的必要条件。然而，仅依赖于标准奖励最大化LLMs的随机采样是不足以满足这一要求的。

2. 被动探索机制的局限性：在标准的在线强化学习从人类反馈（RLHF）框架中，LLMs的主要目标是最大化从收集到的数据中学习到的预期奖励，这种被动探索机制可能会导致过拟合和过早收敛，从而未能探索到潜在高奖励区域。

3. 提高探索效率：与直接偏好优化（DPO）相比，SELM旨在减少对未见过的外推响应的无差别偏好，并提高探索效率。

论文通过提出一种双层目标乐观偏差方法，积极地探索分布之外的区域，并通过解决内部问题来消除对单独奖励模型（RM）的需求，直接迭代更新LLM。这种方法使得LLM在迭代过程中能够更有效地探索和利用反馈数据，从而提高与人类意图对齐的性能。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与大型语言模型（LLMs）对齐、偏好优化、以及主动探索相关的研究工作。以下是一些主要的相关研究：

1. 数据合成用于LLMs：研究了如何通过合成数据来对齐LLMs，包括生成指令性提示和从强模型中提取高质量数据来微调较弱模型。

2. 迭代在线偏好优化：与离线RLHF算法相比，在线RLHF算法可以在训练过程中收集更好的合成数据，但这些方法仍然依赖于采样时的随机性，容易陷入局部最优。

3. 主动探索：在强化学习领域，主动探索已经被广泛研究，包括使用历史数据估计环境的不确定性，然后以乐观的方式进行规划。

4. 直接偏好优化（DPO）：DPO是一种从偏好中直接对齐语言模型的方法，它通过改变变量将偏好损失表示为策略的函数。

5. 自我对齐语言模型：这类模型通过生成反馈来自我对齐，以符合期望的行为。

6. 使用集成RMs进行主动探索：有研究提出使用集成的奖励模型来近似测量不确定性，以便进行后验采样主动探索。

7. MEX：提出了将估计和规划结合在单一目标中的探索方法，并在传统强化学习设置下建立了理论保证。

8. RPO：提出了使用对抗性选择的奖励模型进行策略优化，以缓解离线RLHF设置中的过度优化问题。

这些研究为本文提出的Self-Exploring Language Models (SELM)方法提供了理论和技术背景，同时也展示了在LLMs对齐和偏好优化领域的研究进展。通过结合这些相关研究的成果，本文的方法旨在提高LLMs在在线对齐过程中的探索效率和性能。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过提出Self-Exploring Language Models (SELM)方法来解决在线对齐大型语言模型（LLMs）时的偏好优化问题。具体解决策略如下：

1. 双层优化目标：论文提出了一个双层优化目标，其中上层优化奖励模型，下层优化语言模型的策略。这个双层目标通过添加一个乐观项（optimism term）来鼓励探索，该乐观项偏向于可能获得高奖励的响应。

2. 乐观偏差：在奖励拟合目标中加入乐观偏差项，使得奖励模型不仅能够很好地拟合数据，还能确保贪婪响应在高奖励区域具有潜在的全局最优性或在未探索区域具有潜在的高奖励。

3. 解决内部问题：通过解决双层优化目标的内部问题，并应用闭式解，论文推导出了一个直接基于LLM策略重新参数化的奖励函数的简单训练目标。

4. 迭代算法：提出了一个迭代算法，通过交替执行模型生成响应和接收偏好反馈的步骤，逐步提升模型的对齐度。

5. 减少无差别偏好：SELM通过执行引导探索来减少对未见过的外推响应的无差别偏好，这有助于提高探索效率，并避免在自然语言的广阔空间中进行穷举探索。

6. 实验验证：论文通过在Zephyr-7B-SFT和Llama-38B-Instruct模型上的实验，验证了SELM在指令跟随基准测试（如MT-Bench和AlpacaEval 2.0）以及不同设置下的标准学术基准测试中的性能提升。

7. 代码和模型共享：为了进一步推动研究，论文提供了实验中使用的代码和模型，以便其他研究人员可以复现和基于这些工作进行进一步的研究。

通过这些策略，论文成功地提出了一种新的方法来提高大型语言模型在线对齐过程中的偏好优化效果，并通过实验验证了其有效性。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了多项实验来验证Self-Exploring Language Models (SELM)方法的有效性。以下是实验的主要内容和结果：

1. 实验设置：

• 使用UltraFeedback数据集作为训练集，包含61k个单轮对话的偏好对。

• 使用小型的PairRM（0.4B）作为在线对齐过程中提供AI反馈的排名器。

• 实验在8xA100 GPU上进行。

2. 基线比较：

• 实现了一个迭代版本的直接偏好优化（DPO）作为基线，遵循与SELM相同的步骤，但使用标准DPO目标训练语言模型。

• 对比了SELM与迭代DPO基线在AlpacaEval 2.0和MT-Bench基准测试上的性能。

3. 性能提升：

• SELM在AlpacaEval 2.0上显著提升了Zephyr-7B-SFT和Llama-3-8B-Instruct模型的性能，分别实现了长度控制（LC）胜率的提升+16.24%和+11.75%。

• 在MT-Bench上，SELM提高了Zephyr-7B-SFT和Llama3-8B-Instruct模型的得分，分别提升了+2.31和+0.32。

4. 一致性改进：

• SELM在每次迭代中都实现了一致的性能提升，证明了算法的鲁棒性。

5. 与其他迭代后训练算法的比较：

• 与其他迭代后训练算法（如SPIN、DNO和SPPO）相比，SELM在使用较弱的Zephyr-7B-SFT模型时在两个基准测试上都取得了更多的改进，并在使用Llama-3-8B-Instruct作为基线模型时实现了最佳性能。

6. 学术基准测试：

• 在包括GSM8K、HellaSwag、ARC挑战、TruthfulQA、EQ-Bench和OpenBookQA（OBQA）等多个学术基准测试上评估了SELM和基线模型的性能。

• 采用了零样本、少样本和少样本思维链（CoT）等不同设置。

7. 消融研究：

• 研究了乐观系数α的影响，发现适当的α值对于在探索和利用之间取得最佳平衡至关重要。

• 研究了不同α值和迭代次数下的奖励分布变化，发现随着迭代次数的增加，奖励分布向更高奖励区域移动。

• 对比了SELM和DPO模型捕获的隐式奖励，发现SELM为选定和拒绝的响应都分配了比DPO更高的隐式奖励。

这些实验结果证明了SELM在提升大型语言模型对齐度和性能方面的有效性，并且展示了其在不同设置下与现有技术的竞争力。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文在最后一部分提出了一些可能的研究方向，以下是一些可以进一步探索的点：

1. 更复杂的对齐框架：将SELM方法应用于更高级的对齐框架中，这些框架可能包含更精细的设计和经过精心策划的数据集。

2. 算法的改进：尽管SELM在实验中表现出色，但仍有可能通过进一步优化算法参数或结构来提高性能。

3. 不同任务的适用性：探索SELM在不同任务和领域中的适用性，例如机器翻译、文本摘要或问答系统。

4. 奖励模型的改进：研究是否可以改进奖励模型以更好地捕捉人类偏好，或者开发新的奖励模型来提高对齐效果。

5. 探索与利用的平衡：深入研究如何在探索新的可能性和利用已知信息之间找到更好的平衡。

6. 计算效率：优化算法以减少计算资源的需求，使其能够更高效地运行。

7. 鲁棒性和泛化能力：提高模型的鲁棒性和泛化能力，使其能够在面对不同类型的输入和任务时保持稳定的表现。

8. 用户研究和评估：进行更多的用户研究来评估SELM对齐的模型在实际应用中的表现和用户满意度。

9. 多模态数据的融合：研究如何将SELM应用于多模态数据（如结合文本、图像和声音）的对齐。

10. 长期影响：研究SELM对齐的模型在长期应用中的表现，以及如何维护和更新这些模型以适应不断变化的需求。

这些探索点可以帮助研究人员更深入地理解SELM方法，并将其应用于更广泛的情境中，以实现更有效的语言模型对齐和优化。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 这篇论文提出了一种名为Self-Exploring Language Models (SELM)的新方法，旨在改善大型语言模型（LLMs）在线对齐过程中的偏好优化。以下是论文的主要内容总结：

1. 问题识别：指出了在线对齐中实现全局准确奖励模型的挑战，以及标准在线强化学习从人类反馈（RLHF）框架的被动探索机制的局限性。

2. SELM方法：提出了一种双层优化目标，通过添加乐观偏差来积极地探索潜在高奖励的响应区域。这种方法通过解决内部问题并重新参数化奖励函数，消除了对单独奖励模型（RM）的需求。

3. 迭代算法：开发了一个迭代算法，该算法通过交替执行模型生成响应和接收偏好反馈的步骤，逐步提升模型的对齐度。

4. 减少无差别偏好：SELM通过引导探索减少了对未见过的外推响应的无差别偏好，从而提高了探索效率。

5. 实验验证：在Zephyr-7B-SFT和Llama-38B-Instruct模型上进行了实验，证明了SELM在指令跟随基准测试（如MT-Bench和AlpacaEval 2.0）以及不同设置下的标准学术基准测试中的性能提升。

6. 消融研究：通过消融研究，论文展示了乐观系数α对模型性能的影响，以及SELM如何通过选择性地偏好高潜在奖励的响应来提高探索效率。

7. 代码和模型共享：论文提供了实验中使用的代码和模型，以促进进一步的研究和复现。

8. 未来工作：论文最后提出了一些可能的研究方向，包括将SELM应用于更高级的对齐框架，以及探索算法的改进和适用性。

总的来说，这篇论文通过提出SELM方法，为大型语言模型的在线对齐和偏好优化提供了一种新的视角，并展示了其在多个基准测试中的有效性。

研究模式：

1. 问题定义：研究聚焦于解决大型语言模型（LLMs）在线对齐过程中的偏好优化问题，特别是在自然语言处理的广阔空间内如何获得全局准确的奖励模型。

2. 现有方法的局限性分析：论文分析了现有的在线强化学习从人类反馈（RLHF）方法的被动探索机制，这种机制可能导致过拟合和过早收敛，未能充分探索潜在的高奖励区域。

3. 新方法提出：为了克服现有方法的局限性，论文提出了一种名为Self-Exploring Language Models (SELM)的新方法，该方法采用双层优化目标，并引入乐观偏差来鼓励探索可能获得高奖励的响应。

4. 算法设计与实现：SELM通过解决内部问题并应用闭式解，推导出基于LLM策略的重新参数化奖励函数，消除了对单独奖励模型（RM）的需求，并提出了迭代算法来逐步提升模型的对齐度。

5. 实验验证：论文通过在Zephyr-7B-SFT和Llama-3-8B-Instruct模型上的实验，验证了SELM在指令跟随基准测试（如MT-Bench和AlpacaEval 2.0）以及不同设置下的标准学术基准测试中的性能提升。

6. 性能比较：通过与直接偏好优化（DPO）等现有技术的比较，展示了SELM在减少对未见过的外推响应的无差别偏好，并提高探索效率方面的优势。

7. 消融研究：研究了乐观系数α的影响，以及不同α值和迭代次数下的奖励分布变化，进一步分析了SELM如何提高探索效率。

8. 代码和模型共享：为了促进进一步的研究和复现，论文提供了实验中使用的代码和模型。

9. 未来研究方向：论文最后提出了一些可能的研究方向，包括将SELM应用于更高级的对齐框架，以及探索算法的改进和适用性。

   
   

关键技术元素：

1. Self-Exploring Language Models (SELM): 一种新方法，用于优化大型语言模型（LLMs）的在线对齐过程中的偏好。

2. Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF): 一种通过人类反馈进行强化学习的方法，用于调整LLMs。

3. Bilevel Objective: 一个双层优化目标，用于优化奖励模型和语言模型策略。

4. Optimistic Bias: 一种乐观偏差，用于鼓励模型探索可能获得高奖励的响应。

5. Direct Preference Optimization (DPO): 一种直接从偏好中优化语言模型的方法。

6. Zephyr-7B-SFT and Llama-3-8B-Instruct models: 用于实验验证的特定LLMs模型。

7. MT-Bench and AlpacaEval 2.0: 用于评估模型性能的指令跟随基准测试。

细粒度技术元素：

1. UltraFeedback数据集: 包含61k个单轮对话的偏好对，用于训练。

2. PairRM（0.4B）: 在线对齐过程中使用的小型排名器，提供AI反馈。

3. 8xA100 GPU: 实验所采用的硬件配置。

4. 迭代DPO: 作为基线的迭代直接偏好优化算法。

5. Length Control (LC): 在AlpacaEval 2.0中用于评估模型性能的一个方面。

6. 性能提升百分比: 在AlpacaEval 2.0和MT-Bench基准测试中，SELM提升的具体百分比。

7. 学术基准测试: 包括GSM8K、HellaSwag、ARC挑战、TruthfulQA、EQ-Bench和OpenBookQA（OBQA）等。

8. 乐观系数α: 用于平衡SELM中探索和利用的关键参数。

9. 奖励分布变化: 迭代次数增加时奖励分布的变化情况。

10. 隐式奖励: SELM和DPO模型为响应分配的隐式奖励比较。

11. GitHub链接: 共享代码和模型的链接，以便其他研究人员复现和进一步研究。