本文提出并验证了’浅层偏好信号’现象，通过截断偏好数据集（保留前40%-50% token）训练奖励模型和DPO模型，性能与完整数据集相当甚至更优，并揭示了当前对齐方法过于关注早期token的局限性。
Large Language Model, Alignment, Reinforcement Learning, Direct Preference Optimization, Efficiency
Xuan Qi, Jiahao Qiu, Xinzhe Juan, Yue Wu, Mengdi Wang
Princeton University, Tsinghua University, University of Michigan
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Background Problem
大语言模型（LLM）与人类偏好的对齐是人工智能研究中的核心挑战。当前的偏好优化方法，如基于人类反馈的强化学习（RLHF）和直接偏好优化（DPO），依赖于人类标注的偏好数据集来提升模型的对齐性能。然而，这些方法面临奖励操控（Reward Hacking）等问题，且对完整响应的依赖可能导致资源浪费和对齐不准确。本文提出了一种新颖的观察——‘浅层偏好信号’，即区分高质量和低质量响应的关键信号往往集中在响应的早期token，旨在探索通过截断数据进行高效训练的可能性，并揭示当前对齐方法在关注完整响应上的局限性。
Method
本文提出并验证了’浅层偏好信号’现象，主要方法包括以下几个方面：
- 核心思想：假设偏好数据集中的奖励信号主要集中在响应的早期部分，因此通过截断响应数据（仅保留前40%-50%的token）进行训练，可以在不显著损失性能的情况下提高效率。
- 截断数据训练：对偏好数据集（如Skywork-Reward-Preference-80K-v0.2）进行不同比例的截断，分别训练奖励模型和DPO模型，比较其与完整数据集训练模型的性能。奖励信号在每个token位置的定义为所选响应与被拒响应的对数概率差，累计到截断点以近似总奖励信号。
- 解码策略：提出两种基于浅层信号的解码策略以优化奖励与KL散度的权衡：1）长度控制解码（Length Control Decoding）：前t个token从DPO模型采样，其余从参考模型采样；2）KL阈值控制解码（KL Threshold Control Decoding）：在每个token生成时计算DPO模型与参考模型的KL散度，若超过阈值则从DPO模型采样，否则从参考模型采样。
- 混合策略：通过加权组合DPO模型和参考模型的概率分布，调整奖励信号与稳定性的平衡。 批判性思考：虽然截断数据训练在实验中表现出一定的性能优势，但其理论依据不足，未能解释为何偏好信号集中在早期token。此外，两种解码策略的计算开销（如KL散度的Monte Carlo采样）可能限制其实用性，且未与现有解码方法进行充分对比，难以判断其真实价值。
Experiment
本文进行了多组实验以验证浅层偏好信号假设：
- 数据集与设置：使用Skywork-Reward-Preference-80K-v0.2、UltraFeedback-binarized和RLHFlow-pair-data-v2-80K-wsafety等数据集，截断比例为50%、40%、33%和25%，分别训练奖励模型（基于gemma-2b-it）和DPO模型（基于Llama-3.1-8B-Instruct），并在RewardBench和AlpacaEval 2.0上评估性能。
- 奖励模型结果：在RewardBench上，截断至50%或40%的模型性能与完整数据集相当，甚至在某些任务（如Skywork数据集总分从0.7585提升至0.7635）上表现更优；但截断至33%或25%时性能略有下降。UltraFeedback任务测试显示，截断至40%对准确率影响极小。
- DPO模型结果：在AlpacaEval 2.0上，截断至50%或40%的DPO模型胜率（Win Rate）接近或略高于完整数据集模型。
- 解码策略效果：长度控制和KL阈值控制解码策略在奖励-KL散度权衡上优于基线，KL散度分析显示早期token的模型差异更大。
- 人类生成数据验证：在SHP数据集（人类生成响应）上重复实验，浅层偏好信号现象依然存在，表明该现象并非自回归生成导致。 批判性思考：实验设置覆盖了多个数据集和任务，具有一定全面性，但结果的提升幅度较小，缺乏统计显著性分析，难以确认截断数据的优势是否稳健。此外，实验未探讨截断比例对不同类型任务（如复杂推理任务）的具体影响，可能存在任务依赖性。解码策略的计算成本未被量化，可能限制其实际应用。
Further Thoughts
本文提出的’浅层偏好信号’现象为LLM对齐研究提供了一个新颖视角，特别是在资源受限场景下通过截断数据提升训练效率的潜力。然而，这一现象是否普遍适用于所有任务和数据集仍需进一步探索。例如，在需要长篇推理或多轮对话的任务中，早期token可能无法充分代表整体质量，截断数据可能导致关键信息的丢失。此外，作者提到的’浅层对齐’问题与真实人类偏好的偏差值得深入研究，未来可以结合心理学或认知科学，探讨人类偏好判断是否也存在类似的前期关注倾向。另一个有趣的方向是将浅层信号与分层奖励模型结合，设计动态权重机制，根据token位置调整奖励信号的重要性，以实现更全面的对齐。最后，本文的方法可能与其他高效训练技术（如参数高效微调）结合，进一步降低对齐成本，同时保持性能。