基於主動偏好學習的多維個人化模型調校

核心概念

本文提出了一種主動偏好學習框架，透過使用者提供的少量二元回饋，有效地估計真實使用者偏好，並據此調整大型語言模型，以產生符合個人化需求的回應。

摘要

摘要
本文提出了一種基於主動偏好學習的框架，旨在解決大型語言模型 (LLM) 個人化過程中所面臨的挑戰。現有方法通常忽略了人類偏好的多目標性、多樣性和難以表達性，導致模型難以完全符合個人需求。為此，本文提出了一種主動偏好學習框架，利用使用者提供的二元回饋來估計其在多個目標上的偏好。該方法利用貝葉斯推斷有效地更新偏好，並透過採 acquisition function 選擇最佳查詢來減少使用者回饋次數。此外，還引入了一個參數來處理回饋雜訊並提高模型的穩健性。透過理論分析和在語言生成任務上的實驗，驗證了該方法的回饋效率和在個人化模型回應方面的有效性。
研究目標

如何在使用者偏好多目標性、多樣性和難以表達性的情況下，有效地將大型語言模型個人化。
方法

主動偏好學習：利用使用者提供的二元回饋（例如，比較兩個回應哪個更好），迭代地估計使用者的偏好。
貝葉斯推斷：根據使用者的回饋，更新使用者偏好的後驗分佈。
Acquisition Function：選擇最具信息量的查詢，以最大程度地減少所需的使用者回饋次數。
雜訊處理：引入參數來處理使用者回饋中的雜訊，提高模型的穩健性。
主要發現

相較於現有方法，本文提出的方法能夠更有效地估計使用者偏好，並使用更少的使用者回饋。
透過修改後的後驗更新規則，模型能夠有效地處理使用者回饋中的雜訊。
在多個語言生成任務上的實驗結果表明，該方法能夠有效地生成符合使用者個人化需求的回應。
主要結論
本文提出的主動偏好學習框架為個人化大型語言模型提供了一種有效且穩健的解決方案。透過最小化使用者回饋並有效處理雜訊，該方法能夠更準確地捕捉使用者的隱含偏好，並生成更令人滿意的回應。
研究意義

推動了個人化大型語言模型的發展，使其能夠更好地滿足不同使用者的需求。
為解決人類偏好的多目標性、多樣性和難以表達性等挑戰提供了新的思路。
局限性與未來研究方向

本文假設使用者偏好是靜態的，未來可以研究如何處理動態變化的使用者偏好。
未來可以進一步分析模型收斂速度，並提供更嚴謹的理論保證。

統計資料

使用 β∗ = 5 時，Assistant 和 Summary 的未標記池中分別引入了大約 10% 和 20% 的雜訊回饋。
在 Summary+ 中，當 β∗ = 10 時，平均會引入大約 10% 的錯誤回饋。

從以下內容提煉的關鍵洞見

Active Preference-based Learning for Multi-dimensional Personalization

by Minhyeon Oh,... 於 arxiv.org 11-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.00524.pdf

深入探究

如何將該框架應用於其他需要個人化的機器學習任務，例如推薦系統或機器翻譯？

這個框架的核心概念是利用主動偏好學習來捕捉使用者的隱含偏好，並據此進行模型個人化。這個概念可以應用到許多需要個人化的機器學習任務上，以下以推薦系統和機器翻譯為例：
1. 推薦系統：

多目標獎勵函數： 可以根據推薦物品的多個面向來設計獎勵函數，例如：點擊率、觀看時長、購買意願、評論評分等。
查詢選擇： 可以從推薦物品庫中選擇兩個物品組成查詢，讓使用者比較哪個物品更符合他們的偏好。
使用者回饋： 使用者可以透過點擊、觀看、購買、評分等行為來提供二元或多級的回饋，表示他們對查詢物品的偏好程度。
模型更新： 根據使用者的回饋，利用貝葉斯推論更新使用者偏好向量，並調整推薦模型，使其推薦更符合使用者偏好的物品。
2. 機器翻譯：

多目標獎勵函數： 可以根據翻譯結果的多個面向來設計獎勵函數，例如：流暢度、準確性、風格一致性、專業術語掌握度等。
查詢選擇： 可以將同一句話的不同翻譯結果組成查詢，讓使用者比較哪個翻譯結果更符合他們的偏好。
使用者回饋： 使用者可以選擇他們認為更好的翻譯結果，或者對翻譯結果進行評分，來提供二元或多級的回饋。
模型更新： 根據使用者的回饋，利用貝葉斯推論更新使用者偏好向量，並調整翻譯模型，使其產生更符合使用者偏好的翻譯結果。
總之，這個框架可以應用於各種需要個人化的機器學習任務，只要根據具體任務設計合適的獎勵函數、查詢選擇策略和回饋機制即可。

如果使用者無法提供明確的二元回饋，例如在偏好不明確或難以抉擇的情況下，該框架如何有效地學習使用者偏好？

這是個很好的問題，論文中提出的框架主要依賴於明確的二元回饋。當使用者無法提供明確的二元回饋時，可以考慮以下調整：

允許多級回饋： 與其強迫使用者在兩個選項中做出絕對選擇，可以允許他們提供更細膩的回饋，例如使用 Likert 量表（非常不喜歡、不喜歡、一般、喜歡、非常喜歡）來表達他們的偏好程度。

從隱式回饋中學習： 除了明確的回饋，還可以收集使用者的隱式回饋，例如：點擊記錄、瀏覽時間、滑鼠移動軌跡等。這些隱式回饋可以間接反映出使用者的偏好，例如使用者在某個頁面停留的時間越長，可能代表他們對該頁面的內容越感興趣。

結合其他偏好學習方法： 可以將主動偏好學習與其他偏好學習方法結合，例如：協同過濾、基於內容的過濾等。這些方法可以利用其他使用者的數據來推斷目標使用者的偏好，彌補明確回饋不足的缺陷。

主動學習策略調整： 當使用者無法提供明確回饋時，主動學習策略需要更加謹慎地選擇查詢。可以考慮以下策略：

選擇差異更大的選項： 當兩個選項差異較大時，使用者更容易做出選擇，即使他們無法明確表達自己的偏好。
選擇更具有代表性的選項： 選擇更能代表整體物品特性的選項，可以更有效地縮小偏好空間，更快地找到使用者的偏好。

總之，當使用者無法提供明確的二元回饋時，需要對框架進行相應的調整，才能有效地學習使用者偏好。

假設我們將這個框架應用於新聞推薦系統，我們是否會無意間強化使用者的偏見，導致資訊繭房效應？

這個擔憂很有道理。如果沒有妥善處理，主動偏好學習框架應用於新聞推薦系統確實有可能強化使用者的偏見，導致資訊繭房效應。
以下是一些可能加劇資訊繭房效應的因素：

單一來源的回饋： 如果只依賴使用者過去的點擊、瀏覽等行為作為回饋，模型可能會過度強化使用者已有的偏好，導致推薦的新聞越來越單一。
缺乏探索機制： 如果模型只推薦使用者確定感興趣的新聞，而沒有探索使用者潛在興趣的機制，就會限制使用者接觸到不同觀點和資訊的機會。
同質化的使用者群體： 如果推薦系統的使用者群體本身就具有較高的同質性，那麼模型學習到的偏好也會更加單一，更容易強化群體內部的偏見。
為了減輕資訊繭房效應，可以考慮以下措施：

引入多元化的回饋來源： 除了使用者的點擊、瀏覽等行為，還可以考慮引入其他回饋來源，例如：使用者對新聞的評分、評論、分享等。這些回饋可以更全面地反映使用者的偏好，避免模型過度依賴單一資訊來源。
設計探索與開發的平衡機制： 在推薦過程中，需要在「探索」和「開發」之間取得平衡。一方面，要根據使用者已有的偏好推薦他們感興趣的新聞；另一方面，也要推薦一些使用者可能感興趣但尚未接觸過的新聞，幫助他們拓展視野。
推薦不同觀點的新聞： 可以設計機制，主動推薦與使用者已有觀點不同的新聞，鼓勵使用者接觸多元化的資訊，避免陷入資訊繭房。
提升演算法的透明度和可解釋性： 讓使用者了解推薦系統的運作機制，以及推薦結果背後的依據，可以幫助使用者更好地理解和控制自己的資訊環境。
總之，在應用主動偏好學習框架時，需要充分意識到資訊繭房效應的風險，並採取相應的措施來減輕這種效應，才能構建更加健康和多元的資訊生態。