- 论文：https://arxiv.org/pdf/2410.21252
- 代码：https://github.com/THUDM/LongReward
- 机构：清华大学 & 中科院 & 智谱
- 领域：长上下文LLM
- 发表：arxiv
研究背景
- 研究问题：这篇文章要解决的问题是如何在长上下文场景下，利用AI反馈来提高大型语言模型（LLMs）的性能。具体来说，现有的长上下文LLMs在监督微调（SFT）过程中合成的数据质量较差，影响了模型的长上下文性能。
- 研究难点：该问题的研究难点包括：如何在长上下文中获取可靠的奖励信号，以及如何将长上下文RL算法与SFT结合以提高模型性能。
- 相关工作：该问题的研究相关工作有：设计高效的注意力机制或结构化状态空间模型来扩展上下文窗口，使用自动合成的SFT数据进行模型训练，以及利用AI反馈来优化模型的无害性和真实性。
研究方法
这篇论文提出了LongReward方法，用于解决长上下文LLMs的奖励信号获取问题。具体来说，
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多维度评分：LongReward利用一个现成的大型语言模型（LLM）从四个人类价值维度对长上下文模型响应进行评分：有用性、逻辑性、忠实性和完整性。每个维度的评分范围为0到10，最终奖励为这四个评分的平均值。
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有用性评分：对于有用性，LLM根据查询和响应内容直接评分。引入Chain-of-Thought（CoT），要求LLM在提供最终评分前生成分析，以增强评分的可靠性和互操作性。
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逻辑性评分：对于逻辑性，LLM检测响应中的逻辑错误，这些错误通常由于LLMs的生成方式导致。同样采用CoT来增强评分的可靠性。
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忠实性评分：对于忠实性，LLM将响应分解为一组事实陈述，并判断每个陈述是否由检索到的上下文支持。为了适应长上下文场景，改进了事实分解和评估方法。
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完整性评分：对于完整性，LLM从上下文的每个片段中提取与问题相关的信息，然后再次评估响应的完整性。采用分而治之的策略来提高评估效率。
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结合DPO算法：将LongReward与离线RL算法DPO结合，构建长上下文偏好数据集，并使用DPO算法对SFT模型进行微调，以增强其长上下文能力。
实验设计
- 数据收集：使用GLM-4的预训练语料库构建了长上下文SFT数据集，共包含10,000篇文档，覆盖9个不同领域。文档长度从8,000到64,000个令牌不等。
- 模型选择：实验在两个最新的开源基础模型上进行：Llama-3.1-8B和GLM-4-9B，这两个模型都经过大规模长文本的持续预训练，并支持128k的上下文窗口。
- SFT训练：使用Megatron-LM库在4个节点上使用8×H800 GPUs进行SFT训练，学习率为1e-5，批量大小为8，训练1,800步（约2个epoch）。
- DPO实验：使用LongReward构建长上下文偏好数据集，采样10个候选响应，并使用Zhipu-Embedding-2*作为检索器评估忠实性。DPO训练中设置β和λ分别为0.15和0.1，学习率为1e-6，批量大小为16，训练400到800步。
结果与分析
- 自动评估结果：在LongBench-Chat和LongBench基准测试中，使用LongReward的DPO模型在长上下文任务上的表现显著优于SFT模型和其他基线方法。具体来说，Llama-3.1-8B和GLM-4-9B的DPO模型分别提高了4.9%和5.5%的长上下文任务性能。
- 忠实性评估：使用FactScore对随机抽样的260个问题进行评估，结果显示使用LongReward的DPO模型在忠实性方面得分更高，事实支持的准确率更高，减少了幻觉现象。
- 人类评估结果：在LongBench-Chat上进行的人类评估显示，使用LongReward的DPO模型在有用性、逻辑性、忠实性和完整性四个维度上的胜率分别为54%、54%、64%和54%，显著优于SFT基线。
- 短上下文任务：在MT-Bench和AlpacaEval2基准测试中，使用LongReward的DPO模型在短上下文指令跟随任务中也表现出色，整体胜率为7.51%，高于SFT基线的7.62%。
总体结论
这篇论文提出了LongReward方法，首次实现了自动为长上下文模型响应提供可靠奖励的功能。通过结合DPO算法，显著提高了长上下文LLMs的性能，并在短上下文任务中也表现出色。LongReward的成功表明，AI反馈可以有效地指导RL训练，提高模型的多维度能力。未来的工作将致力于训练更小的长上下文奖励模型，探索更长序列和更大规模模型的长上下文对齐。
论文评价
优点与创新
- 首次提出LongReward方法：论文首次提出了LongReward方法，该方法利用现成的LLM为长上下文模型响应自动提供可靠奖励信号。
- 设计长上下文RL框架：通过结合LongReward和DPO算法，设计了一个长上下文RL框架，有效提升了长上下文SFT模型的能力。
- 多维LLM评分：对长上下文模型响应从四个人类价值维度（有帮助性、逻辑性、忠实性和完整性）进行评分，并取平均值作为最终奖励。
- 实验验证：在Llama-3.1-8B和GLM-4-9B模型上进行了广泛的实验，结果表明使用LongReward的DPO模型在长上下文任务上分别比SFT模型提高了4.9%和5.5%的性能。
- 人类评估一致性：人类评估进一步验证了LongReward与人类偏好的良好对齐，并在所有四个维度上提升了长上下文模型的表现。
- 短上下文指令跟随能力：发现LongReward也有助于提升模型的短指令跟随能力，并且可以很好地融入标准的短上下文DPO中，同时提高长上下文和短上下文的性能。
不足与反思
- 依赖对齐良好的LLM：LongReward依赖于对齐良好的LLM（如GLM-4）来提供每个维度的评分，每次问答实例需要数十次API调用。未来将尝试训练一个更小的长上下文奖励模型，以加快和降低奖励计算成本。
- 计算资源限制：由于计算资源有限，目前仅在10B级别模型上进行了实验，最大训练长度为64k。希望在资源允许的情况下，探索更长序列和更大规模模型的长上下文对齐。
- 数据视角：目前主要关注用户密集的长上下文场景，如长文档问答和摘要。将LongReward推广到更高级的长指令任务，如终身对话和长历史代理任务也是一个有前景的方向。
关键问题及回答
问题1：LongReward方法在评估长上下文模型响应时，具体采用了哪些多维度评分方法？这些方法的评估标准和实现细节是什么？
- 有用性评分：通过少样本学习，LLM根据查询和响应内容直接给出有用性评分。引入Chain-of-Thought（CoT），要求LLM在提供最终评分前生成分析，以增强评分的可靠性和互操作性。
- 逻辑性评分：由于LLMs的生成过程缺乏回滚机制，容易出现逻辑不一致的错误。LongReward通过少样本学习和CoT，要求LLM找出响应中的潜在逻辑错误并进行评分。
- 忠实性评分：忠实性衡量响应中与上下文一致的事实信息比例。LongReward要求LLM将响应分解为一组事实陈述，并判断每个陈述是否由最相关的上下文支持。改进措施包括句子级别的事实陈述分解、忽略功能句子等。
- 完整性评分：完整性关注响应是否覆盖了上下文中的所有相关问题关键点。LongReward采用分而治之的策略，将上下文分割成粗粒度块，要求LLM从每个块中提取问题相关信息，再评估响应的完整性。
问题2：在实验中，LongReward方法如何与DPO算法结合以提高长上下文LLMs的性能？具体的优化目标和训练过程是怎样的？
- 构建长上下文偏好数据集：使用LongReward和一组长上下文提示构建长上下文偏好数据集。这些提示可以来自SFT数据集或新收集的数据。
- 采样和评分：对于每个提示，采样10个候选响应，使用Zhipu-Embedding-2*作为检索器评估忠实性，检索每个事实陈述的前5个上下文块。然后应用LongReward为每个响应打分。
- 选择偏好对：从高奖励和低奖励的响应中选择偏好对。
- DPO训练：使用偏好对数据集对SFT模型进行DPO训练。优化目标包括最大化偏好对的似然差异（公式如下）和交叉熵损失（公式如下）：
- 其中，πθ表示策略模型（即被训练的LLM），πref表示参考模型（通常是冻结的SFT模型），β是控制不偏好响应惩罚强度的系数。
- 稳定性优化：为了进一步稳定DPO训练，添加了一个额外的交叉熵（CE）损失项，公式如下：
最终的优化目标为：
其中λ表示CE损失的缩放系数。
问题3：LongReward方法在实验中表现如何？与其他基线方法和SFT模型相比有哪些优势？
- 自动评估结果：在LongBench-Chat和LongBench基准测试中，使用LongReward的DPO模型在长上下文任务上的表现显著优于SFT模型和其他基线方法。Llama-3.1-8B和GLM-4-9B的DPO模型分别提高了4.9%和5.5%的平均性能。
- 忠实性评估：使用FactScore自动评估模型的忠实性，结果显示使用LongReward的DPO模型在支持事实的比例上高于SFT基线，表明LongReward在减少幻觉方面也有效。
- 人类评估结果：在LongBench-Chat上进行的人类评估显示，使用LongReward的DPO模型在有用性、逻辑性、忠实性和完整性四个维度上的整体胜率为54%，显著高于SFT基线的8%。
- 短上下文任务：在MT-Bench和AlpacaEval2基准测试中，使用LongReward的DPO模型在遵循短指令的能力上也表现出色，整体胜率为7.51%，高于SFT基线的7.62%。
总体而言，LongReward方法不仅显著提高了长上下文LLMs的性能，还增强了其遵循短指令的能力，并且可以与标准的短上下文DPO结合使用，不会影响各自方法的性能。
case study
比较感兴趣case部分。首先是四个维度的评估是如何做的，以下是prompt：
1. 提示进行有用性评估
您是评估文本质量的专家。
作为公正的评估者，请评估人工智能文档问答助手对用户查询的响应的有用性。具体来说，评估回答是否：1）与问题相关； 2）满足用户的目的和需求； 3）提供彻底且适当的答案； 4) 满足用户的格式要求（如果有）；
您必须先提供分析，然后严格按照以下格式对响应进行评分，评分范围为 0 到 10：“[[Rating]]”，例如：“[[5]]”。
以下是几个评分示例：
{示例 1}
{示例 2}
{示例 3}
{示例 4}
现在，请根据评分原则和上述示例对以下 AI 助理的回答进行评分：
[问题]
{查询}
[助理的回答开始]
{模型响应}
[助理的回答结束]
[分析]
2. 提示进行逻辑性评估
您是评估文本质量的专家。
作为公正的评估者，请评估AI文档问答助手对用户查询的回答的逻辑性。具体来说，评估回答的不同部分在逻辑上是否一致，观点是否自始至终一致，推理和计算是否正确，没有自相矛盾。
您必须先提供分析，然后严格按照以下格式对响应进行评分，评分范围为 0 到 10：“[[Rating]]”，例如：“[[5]]”。
确保在评估过程中不要使用助理回答之外的任何信息或知识，并仅关注回答的逻辑一致性。 以下是几个评分示例：
{示例 1}
{示例 2}
{示例 3}
{示例 4}
现在，请根据评分原则和上述示例对以下 AI 助理的回答进行评分：
[问题]
{查询}
[助理的回答开始]
{模型响应}
[助理的回答结束]
[分析]
3. 在忠诚度评估中提示事实陈述
您将收到用户对上传文档的询问（由于文档过长，不会向您显示）以及 AI 文档 QA 助理的回答。您的任务是从提供的答案中提取事实陈述。这些事实陈述通常以单独的句子表达，并且必须直接基于文档中的信息，而不是介绍性句子、过渡句或基于先前答案内容的总结、推论或演绎。如果事实陈述缺少主语或包含“他/她/它/这些/那些”等代词，则必须根据上下文添加主语或解析代词。您必须按以下格式输出：
<statement>{Statement 1}</statement>
<statement>{Statement 2}</statement>
以下是几个评分示例：
{示例 1}
{示例 2}
{示例 3}
{示例 4}
现在，请根据评分原则和上述示例对以下 AI 助理的回答进行评分：
[问题]
{查询}
[助理的回答开始]
{模型响应}
[助理的回答结束]
[分析]