论文阅读:2024 NeurIPS Group Robust Preference Optimization in Reward-free RLHF

Group Robust Preference Optimization in Reward-free RLHF

https://www.doubao.com/chat/3870738843518978

https://arxiv.org/pdf/2405.20304

速览

  • 研究动机 传统RLHF忽视群体偏好差异,导致模型对少数群体表现不佳,需提升群体鲁棒性。
  • 研究问题 如何使大语言模型在多样化群体偏好中实现稳健对齐,避免"一刀切"带来的不公平?
  • 研究方法 提出GRPO框架,结合群体信息与无奖励优化,通过自适应加权优先优化最差群体损失,理论分析收敛性并设计交替更新算法。
  • 研究结论 GRPO显著提升最差群体性能,减少群体间损失失衡,在合成和真实数据中优于非鲁棒基线,增强模型公平性。
  • 不足 在数据平衡场景优势有限,最坏情况优化可能降低平均性能,需进一步权衡参数调节。

这篇论文主要讲了如何让大语言模型(LLMs)更好地适应不同群体的偏好,避免"一刀切"带来的不公平问题,以下是核心内容的通俗解读:

背景:大模型的"偏心"问题

  • 现状 :传统的大模型微调方法(如RLHF)假设所有用户的偏好可以用一个统一的模型来表示,这会导致"多数人偏好主导,少数人被忽视"。
    比如,当不同群体对"社交媒体是否该加强监管"有相反意见时(如图1),模型可能只倾向多数群体(如G1)的观点,而忽略少数群体(如G2)的需求。
  • 原因:人类社会由多个不同群体组成(如不同国家、文化、职业等),每个群体的偏好可能差异很大。传统方法没有考虑群体差异,导致模型对弱势群体的表现较差。

核心方法:GRPO(群体鲁棒偏好优化)

  • 目标:让模型在所有群体中都能"稳健"表现,尤其提升表现最差群体的对齐效果,减少群体间的性能差异。
  • 创新点
    1. 引入群体信息:在模型输入中加入群体标识(如"某国人群的观点"),让模型意识到不同群体的偏好差异。
    2. 最坏情况优化:不再优化整体平均表现,而是专门优化"表现最差的群体"的损失,确保没有群体被严重忽视。
    3. 自适应加权:通过算法动态调整不同群体的权重,优先关注累积损失高的群体(如图1下方的"自适应群体权重"机制)。

技术细节:如何实现?

  • 无奖励模型框架:基于直接偏好优化(DPO),无需显式训练奖励模型,直接根据偏好数据优化策略,简化训练流程。
  • 理论分析:证明了GRPO在对数线性策略类中的收敛性,确保算法能找到最优解。
  • 算法设计:通过交替更新群体权重和模型参数(Algorithm 1),让模型逐步"照顾"到每个群体的需求,尤其是弱势群。

实验验证:效果如何?

  • 合成数据实验:在不同群体规模和偏好分布的场景中,GRPO显著降低了最差群体的损失,优于传统DPO和 Importance Sampling等基线方法(如图2)。
  • 真实数据实验:使用全球意见数据集(GlobalOpinionQA)和开源模型Gemma-2B,验证了GRPO能减少不同国家群体间的性能差异,提升最差群体的准确率(如图3)。

总结:解决了什么问题?

  • 核心价值:让大模型更公平地服务于多样化群体,减少偏见和性能失衡,尤其适用于需要考虑群体差异的场景(如跨文化对话、多团队协作)。
  • 局限性:当群体间数据平衡且难度相似时,优势不明显;最坏情况优化可能牺牲部分平均性能(可通过调整参数平衡,如附录B.4)。

一句话总结

这篇论文提出了一种让大语言模型"公平对待"不同群体的方法GRPO,通过动态调整群体权重和优化最差群体表现,解决了传统方法忽视群体差异的问题,让模型在多样化场景中更稳健、更公平。

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