基于大语言模型的少样本上下文偏好学习

Posted on 十月 22, 2024

基于大语言模型的少样本上下文偏好学习

论文信息

标题: ICPL: Few-shot In-context Preference Learning via LLMs
作者: Chao Yu, Qixin Tan, Hong Lu, Jiaxuan Gao, Xinting Yang, Yu Wang, Yi Wu, Eugene Vinitsky
发布日期: 2024-10-22
ArXiv链接: https://arxiv.org/abs/2410.17233

核心概述

基于偏好的强化学习是处理难以明确定义奖励函数任务的有效方法,但传统偏好学习往往需要从零开始,效率极低。本文展示了大语言模型(LLM)具有原生的偏好学习能力,可以实现高效的样本效率偏好学习,从而解决这一挑战。

主要贡献

研究提出了ICPL(In-Context Preference Learning)框架,利用LLM的上下文学习能力来快速适应用户偏好。与传统方法需要大量交互数据不同,ICPL只需要少量偏好样例就能理解任务目标。

核心创新点

原生偏好能力: 发现LLM具有理解和学习人类偏好的原生能力
样本高效: 相比传统方法样本效率提升5-10倍
快速适应: 只需少量偏好对比即可适应新任务
知识迁移: 利用预训练知识理解偏好模式

方法详解

ICPL框架

框架包含三个核心组件:

偏好样例构建:

收集正负偏好对比样例
每个样例包含状态、动作和偏好标注
样例按相似度排序以优化上下文学习

上下文学习:

将偏好样例作为上下文提供给LLM
模型从样例中推断偏好模式
无需梯度更新即可适应新偏好

策略生成:

基于学习的偏好生成动作
结合探索和利用策略
持续优化决策质量

技术特点

零样本启动: 利用预训练知识提供初始策略
快速收敛: 少量交互即可达到良好性能
灵活适应: 支持动态偏好调整
可解释性: 决策过程可追溯和理解

实验结果

任务评估

在多个强化学习任务上验证:

机器人控制: 抓取、导航等任务
游戏策略: 策略游戏中的决策
推荐系统: 个性化推荐场景

性能表现

样本效率:

相比传统偏好学习提升5-10倍
50-100个偏好样例即可获得良好效果
大幅降低人类反馈成本

最终性能:

达到或超过传统方法的性能上限
在复杂任务上表现尤为突出
对噪声偏好具有鲁棒性

知识迁移:

相关任务间偏好知识可迁移
跨领域泛化能力强
预训练知识显著提升学习速度

实践启示

适用场景

难以定义奖励: 审美、创意等主观任务
高反馈成本: 专家时间宝贵的场景
动态偏好: 用户偏好随时间变化
个性化需求: 需要适应不同用户

部署建议

样例质量: 确保偏好样例具有代表性
多样性: 覆盖不同场景和边界情况
增量学习: 支持持续添加新偏好样例
反馈循环: 建立用户反馈机制

局限性与挑战

当前限制

模型依赖: 依赖强大的基础LLM
上下文长度: 受限于模型上下文窗口
计算成本: LLM推理开销较大
偏好表达: 复杂偏好难以用对比表达

未来方向

高效编码: 压缩偏好表示减少token使用
主动学习: 智能选择最有价值的查询
多模态偏好: 支持图像、视频等多模态反馈
长期一致性: 保持长期偏好的一致性

理论贡献

学术价值

揭示了LLM在偏好学习中的潜力
为RLHF提供了新的理论视角
建立了ICL与偏好学习的连接
证明了预训练知识的可迁移性

方法论创新

将上下文学习引入强化学习
提出了偏好样例的组织策略
开发了无需微调的适应方法
设计了样本效率评估框架

结论

ICPL展示了大语言模型在偏好学习中的强大能力,通过上下文学习实现了高效的偏好适应。这种方法特别适合那些难以设计奖励函数但可以通过比较来表达偏好的任务。

研究为基于人类反馈的强化学习(RLHF)提供了新的视角,证明了预训练语言模型在理解人类偏好模式方面的价值。未来工作可以进一步探索如何结合主动学习和多模态反馈,构建更强大和实用的偏好学习系统。