NLP论文速读(EMNLP 2024)|动态奖励与提示优化来帮助语言模型的进行自我对齐

论文速读|Dynamic Rewarding with Prompt Optimization Enables Tuning-free Self-Alignment of Language Models

论文信息:

图片

简介:

      本文讨论的背景是大型语言模型(LLMs)的自我对齐问题。传统的LLMs对齐方法依赖于昂贵的训练和人类偏好注释,这限制了它们的可扩展性和实用性。随着LLMs变得更复杂和广泛采用,对于成本效益高、注释效率高且能快速适应的对齐策略的需求日益迫切。自我对齐旨在通过利用模型本身来提高LLMs的对齐,例如用模型生成的反馈替换人类反馈,合成偏好数据或自我批评。然而,这些方法仍然需要大量的资源,包括成本高昂且不稳定的RLHF(从人类反馈中学习的强化学习)调整,以及一定程度的人类监督。本文解决的问题是如何在不进行昂贵调整或注释的情况下,实现LLMs的自我对齐。具体来说,它旨在降低与LLMs对齐相关的成本,并提高模型适应不同对齐挑战的效率。本文提出了一种无需调整的自我对齐方法,称为动态奖励与提示优化(DRPO),它利用基于搜索的优化框架,使LLMs能够迭代自我改进并制定最优的对齐指令,无需额外的训练或人类干预。

论文方法:

图片

      本文提出的方法是动态奖励与提示优化(DRPO),它基于搜索的提示优化(PO)框架构建,使LLMs能够自我纠正并自动制定详细的对齐指令。DRPO的核心创新在于其动态奖励机制,该机制与优化框架集成,允许基于特定查询动态调整LLMs的奖励,以识别和解决模型的对齐盲点。具体来说,DRPO包括以下几个步骤:            

      问题表述:给定一个LLM B,对齐指令由系统提示P和一组N个上下文学习(ICL)示例I组成。目标是找到最佳的P和IK,以最大化模型响应的对齐。        

      动态奖励与提示优化(DRPO):DRPO将系统提示和ICL示例分别优化,采用两步优化方法。首先,构建一个通用的ICL示例集并优化它们的响应以获得I*,然后基于优化后的通用集I估计模型特定的系统提示P。       

      动态奖励机制:将优化问题表述为马尔可夫决策过程(MDP),状态s代表优化目标,动作a基于给定状态的对齐反馈定义。动态奖励函数R可以根据特定查询动态调整,以灵活地评分和评估响应。        

      ICL示例优化:从一组基础ICL示例开始,目标是找到一个通用集I*,以最大化跨不同模型的对齐。通过搜索树的状态s0 = bi初始化,并使用动态奖励函数R评估和改进对齐。       

      系统提示优化:使用K个优化的ICL示例IK,通过相似性检索选择。收集一组种子样本X,用于测试基础模型B的对齐。目标是找到最优提示P,以最大化LLM B的对齐。

论文实验:

图片

      根据Table 1,论文中的实验旨在评估动态奖励与提示优化(DRPO)方法在不同大型语言模型(LLMs)上的性能,并与基线方法进行比较。实验使用了just-eval-instruct基准测试,这是一个合并了五个流行对齐数据集的标准对齐基准,包含1000个示例,用于全面和细致地评估LLM对齐。这些示例中,前800个评估模型的帮助性,剩下的200个评估无害性。评分标准从1到5,分别代表“强烈反对”、“反对”、“中立”、“同意”和“强烈同意”。DRPO在所有模型上的表现均优于基线方法,无论是未经调整的模型还是经过SFT/RLHF调整的模型。在未经调整的模型(如Mistral 7b和Llama 2 70bq)上应用DRPO后,其表现甚至超过了经过RLHF/SFT调整的模型。DRPO在URIAL使用的ICL示例数量更少的情况下,仍然实现了优于URIAL的性能,这突显了DRPO优化对齐指令的质量。表中还提到,尽管just-eval-instruct包括了安全指标,但所有方法(RLHF/SFT、URIAL和DRPO)在安全指标上都取得了一致的高分,表明像DRPO这样的无需调整的方法可以实现非常安全且符合人类价值观的模型。

论文链接:

https://arxiv.org/abs/2411.08733

原文来自:

NLP论文速读(EMNLP 2024)|动态奖励与提示优化来帮助语言模型的进行自我对齐

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/bicheng/61322.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

SLM561A系列60V10-50mA单通道线性恒流LED驱动芯片,为汽车照明、景观照明助力

SLM561A系列选型参考: SLM561A10ae-7G SOD123 SLM561A15ae-7G SOD123 SLM561A20ae-7G SOD123 SLM561A25ae-7G SOD123 SLM561A30ae-7G SOD123 SLM561A35ae-7G SOD123 SLM561A40ae-7G SOD123 SLM561A45ae-7G SOD123 SLM561A50ae-7G SOD123 S…

RabbitMQ1:初识MQ

欢迎来到“雪碧聊技术”CSDN博客! 在这里,您将踏入一个专注于Java开发技术的知识殿堂。无论您是Java编程的初学者,还是具有一定经验的开发者,相信我的博客都能为您提供宝贵的学习资源和实用技巧。作为您的技术向导,我将…

父组件提交时让各自的子组件验证表格是否填写完整

项目场景: 提示:这里简述项目相关背景: 父组件中有三个表格,表格中时输入框,有些输入框是必填的,在父组件提交时需要验证这三个表格的必填输入框中是否有没填写的。 原因分析: 提示&#xff1a…

Siglus引擎 Unpack | 未完待续

前言 未完待续。 代码在这里:https://github.com/N0zoM1z0/SiglusEngine-Extract 以后随时会更新。() 因为我是选择直接逆向游戏引擎,在无源码,不hook的情况下硬逆Siglus…… 路漫漫。。。 read.sav 可以直接逆Sigl…

黑马嵌入式开发入门模电基础学习笔记

学习视频: 黑马程序员嵌入式开发入门模电(模拟电路)基础 文章目录 背景介绍电流电压组件仿真三极管ne555PCBEDA案例:非接触式电笔案例:电子琴 背景介绍 电流 电压 组件 仿真 三极管 mos管 ne555 PCB EDA 案例:非接触…

linux 中mysql查看慢日志

1、到mysql容器,先登录到数据库,查看是否开启 mysql -h 127.0.0.1 -uroot -p SHOW VARIABLES LIKE slow_query_log; 2、如果没有开启,需要先开启 set global slow_query_log ON; 3、查看慢日志文件 SHOW VARIABLES LIKE slow_query_log…

从0开始机器学习--Day30--异常检测算法

异常检测算法(Anomaly detection algorithm) 我们定义异常检测算法的输出,也写作,这里的每一项括号内代表的是每个特征都符合各自的高斯分布(也就是正态分布),代表均值,决定了模型的中心位置;代…

架构图解析:如何构建高效的微服务系统

在当今的数字化浪潮中,构建高效、灵活且可扩展的系统已成为企业的重要目标。微服务架构作为一种先进的软件设计模式,通过将复杂的应用程序分解为一系列小型、独立的服务,显著提升了系统的灵活性、可扩展性和维护性。本文将通过解析微服务系统…

排序排序的概念及其运用和选择排序

排序排序的概念及其运用和选择排序 7. 排序7.1 排序的概念及其运用7.2 选择排序算法——直接选择排序选择排序基本思想:直接选择排序选择排序原理参考程序 如何交换数据直接选择排序的特性总结: 7. 排序 7.1 排序的概念及其运用 排序:所谓排…

Websocket如何分块处理数据量超大的消息体

若我们服务端一次性最大处理的字节数是1M,而客户端发来了2M的数据,此时服务端的数据就要被切割成两次传输解码。Http协议中有分块传输,而在Websocket也可以分块处理超大的消息体。在jsr356标准中使用javax.websocket.MessageHandler.Partial可以分块处理…

【澜舟科技-注册/登录安全分析报告】

前言 由于网站注册入口容易被机器执行自动化程序攻击,存在如下风险: 暴力破解密码,造成用户信息泄露,不符合国家等级保护的要求。短信盗刷带来的拒绝服务风险 ,造成用户无法登陆、注册,大量收到垃圾短信的…

uni-app快速入门(十)--常用内置组件(下)

本文介绍uni-app的textarea多行文本框组件、web-view组件、image图片组件、switch开关组件、audio音频组件、video视频组件。 一、textarea多行文本框组件 textarea组件在HTML 中相信大家非常熟悉,组件的官方介绍见: textarea | uni-app官网uni-app,un…

Tomcat 如何管理 Session

Tomcat 如何管理 Session 我们知道,Tomcat 中每一个 Context 容器对应一个 Web 应用,而 Web 应用之间的 Session 应该是独立的,因此 Session 的管理肯定是 Context 级的,也就是一个 Context 一定关联多个 Session。 Tomcat 中主…

鸿蒙NEXT开发-用户通知服务的封装和文件下载通知

注意:博主有个鸿蒙专栏,里面从上到下有关于鸿蒙next的教学文档,大家感兴趣可以学习下 如果大家觉得博主文章写的好的话,可以点下关注,博主会一直更新鸿蒙next相关知识 专栏地址: https://blog.csdn.net/qq_56760790/…

01 IP路由基础

一、路由器是怎么转发数据包 • 当数据包到达路由器之后,根据数据包的目的 IP 地址,查找 路由表,并根据路由表中相应的路由所指示出接口还有下一跳 指导数据包在网络中的转发。 • 如果路由器路由表没有路由怎么办? -------- 将数…

Android studio 呼叫盒app

一、权限文件 0.gradle切换国内源 #Fri Nov 08 15:46:05 CST 2024 distributionBaseGRADLE_USER_HOME distributionPathwrapper/dists distributionUrlhttps://mirrors.cloud.tencent.com/gradle/gradle-8.4-bin.zip zipStoreBaseGRADLE_USER_HOME zipStorePathwrapper/dists1…

[Admin] Dashboard Filter for Mix Report Types

Background RevOps team has built a dashboard for sales team to track team members’ performance, but they’re blocked by how to provide a manager view based on sales’ hierarchy. Therefore, they seek for dev team’s help to clear their blocker. From foll…

2024年人工智能技术赋能网络安全应用测试:广东盈世在钓鱼邮件识别场景荣获第三名!

近期,2024年国家网络安全宣传周“网络安全技术高峰论坛主论坛暨粤港澳大湾区网络安全大会”在广州成功举办。会上,国家计算机网络应急技术处理协调中心公布了“2024年人工智能技术赋能网络安全应用测试结果”。结果显示,广东盈世计算机科技有…

Java进阶四-异常,File

异常 概念:代表程序出现的问题。 目的:程序出现了异常我们应该如何处理。 最高父类:Exception 异常分为两类 编译时异常:没有继承RuntimeException的异常,直接继承与Exception,编译阶段就会错误提示。运行时异常:RuntimeExc…

ERROR TypeError: AutoImport is not a function

TypeError: AutoImport is not a function 原因:unplugin-auto-import 插件版本问题 Vue3基于Webpack,在vue.config.js中配置 当unplugin-vue-components版本小于0.26.0时,使用以下写法 const { defineConfig } require("vue/cli-se…