TPO – AI優(yōu)化框架，動(dòng)態(tài)調(diào)整推理模型的輸出，更符合人類偏好

TPO是什么

TPO（Test-Time Preference Optimization）是一種創(chuàng)新的AI優(yōu)化框架，專注于在推理階段對(duì)語(yǔ)言模型的輸出進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，以更好地符合人類的偏好。通過(guò)將獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)轉(zhuǎn)化為可理解的文本反饋，TPO將優(yōu)質(zhì)的模型響應(yīng)標(biāo)記為“選擇”輸出，而低質(zhì)量的響應(yīng)則標(biāo)記為“拒絕”輸出。隨后，TPO生成“文本損失”，并通過(guò)“文本梯度”迭代地改進(jìn)模型輸出，無(wú)需對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行更新。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，經(jīng)過(guò)少量迭代，未經(jīng)過(guò)對(duì)齊訓(xùn)練的模型在多個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試中均顯著提升其性能，例如在AlpacaEval 2的LC指標(biāo)上從27.8%提升至37.8%。

TPO的主要功能

• 動(dòng)態(tài)調(diào)整人類偏好：TPO可以在推理過(guò)程中，根據(jù)獎(jiǎng)勵(lì)模型的反饋，靈活地優(yōu)化模型輸出，更加貼合人類的期望。
• 避免重新訓(xùn)練模型：TPO不需要對(duì)模型進(jìn)行重新訓(xùn)練或權(quán)重更新，能夠在推理階段直接優(yōu)化輸出。
• 高效與可擴(kuò)展性：TPO在推理時(shí)具有良好的搜索寬度和深度的可擴(kuò)展性，能夠高效優(yōu)化模型輸出。
• 顯著提升模型性能：TPO能夠在多個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試中顯著提升模型性能，使其更接近或超過(guò)經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的偏好對(duì)齊模型。
• 增強(qiáng)解釋性和可理解性：TPO通過(guò)文本反饋的方式，使得模型優(yōu)化過(guò)程更加透明和易于理解。
• 提升推理的穩(wěn)定性：TPO顯著增加了模型推理的穩(wěn)定性，降低生成意外或有害響應(yīng)的可能性。
• 輕量級(jí)和高效：TPO是一種輕量級(jí)的優(yōu)化方法，計(jì)算成本低，適合快速部署于實(shí)際應(yīng)用。

TPO的技術(shù)原理

• 獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)轉(zhuǎn)化為文本反饋：TPO的核心在于將獎(jiǎng)勵(lì)模型的數(shù)值信號(hào)轉(zhuǎn)化為可解釋的文本反饋。在每次推理中，模型生成多個(gè)候選響應(yīng)，隨后通過(guò)獎(jiǎng)勵(lì)模型對(duì)這些響應(yīng)進(jìn)行評(píng)分。TPO選擇得分最高（“選擇”響應(yīng)）和得分最低（“拒絕”響應(yīng)）的輸出，分析它們的優(yōu)缺點(diǎn)，從而生成“文本損失”。
• 迭代優(yōu)化過(guò)程：基于“文本損失”，TPO生成“文本梯度”，這些梯度將指導(dǎo)模型在下一次迭代中進(jìn)行改進(jìn)。該過(guò)程類似于傳統(tǒng)的梯度下降優(yōu)化，但完全在文本層面進(jìn)行，而不是直接更新模型參數(shù)。經(jīng)過(guò)多次迭代，模型輸出逐漸與人類偏好對(duì)齊。
• 依賴于模型的指令遵循能力：TPO的有效性依賴于策略模型具備基本的指令遵循能力，因?yàn)槟Ｐ托枰獪?zhǔn)確理解并響應(yīng)獎(jiǎng)勵(lì)模型的反饋。如果模型缺乏這種能力，TPO的效果可能會(huì)受到限制。

TPO的項(xiàng)目地址

• Github倉(cāng)庫(kù)：https://github.com/yafuly/TPO
• arXiv技術(shù)論文：https://arxiv.org/pdf/2501.12895

TPO的應(yīng)用場(chǎng)景

• 指令遵循：TPO能夠增強(qiáng)模型在指令遵循任務(wù)中的表現(xiàn)，使其適用于需要根據(jù)具體指令生成準(zhǔn)確回應(yīng)的場(chǎng)景，如智能助手和客服機(jī)器人。
• 偏好對(duì)齊：TPO可用于優(yōu)化模型輸出，更好地滿足人類的偏好，在推薦系統(tǒng)和內(nèi)容生成等領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用價(jià)值，幫助模型生成更符合用戶期望的內(nèi)容。
• 安全性：在BeaverTails-Evaluation和XSTest等安全基準(zhǔn)測(cè)試中，經(jīng)過(guò)TPO優(yōu)化的模型能夠更有效地避免生成有害或不安全的響應(yīng)，適用于需要確保輸出安全可靠的應(yīng)用場(chǎng)景（如醫(yī)療咨詢和金融建議）。
• 數(shù)學(xué)推理：TPO能夠提升模型在數(shù)學(xué)推理任務(wù)中的表現(xiàn)。在MATH-500等數(shù)學(xué)基準(zhǔn)測(cè)試中，經(jīng)過(guò)TPO優(yōu)化的模型在解決數(shù)學(xué)問(wèn)題上的準(zhǔn)確率顯著提高。