論文の概要: Multi-Preference Lambda-weighted Listwise DPO for Dynamic Preference Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.19780v4
• Date: Mon, 14 Jul 2025 18:17:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-16 15:29:04.790639
• Title: Multi-Preference Lambda-weighted Listwise DPO for Dynamic Preference Alignment
• Title（参考訳）: 動的選好アライメントのためのマルチパラメータLambda-weighted Listwise DPO
• Authors: Yuhui Sun, Xiyao Wang, Zixi Li, Zhenlong Yuan, Jinman Zhao,
• Abstract要約: ヒューマンフィードバック(RLHF)からの強化学習はアライメントを改善するが、高価で不安定である。 本稿では,DPOを一般化したマルチパラメータLambda-weighted Listwise DPOを提案する。 本手法では,リストワイズとフレキシブルアライメントを再学習せずに実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.276657230880984
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While large language models (LLMs) excel at text generation, aligning them with human preferences remains challenging. Reinforcement learning from human feedback (RLHF) improves alignment but is costly and unstable. Direct Preference Optimization (DPO) offers a simpler alternative, yet assumes a fixed, single-dimensional preference. We propose Multi-Preference Lambda-weighted Listwise DPO, a generalization of DPO that supports multiple preference dimensions and dynamic interpolation via a simplex-weighted lambda vector. Our method enables listwise supervision and flexible alignment without re-training. While our experiments are conducted on 1B-2B scale models, this is an intentional choice: smaller models provide a more stringent testbed where performance improvements more clearly reflect the effectiveness of the alignment strategy itself. Moreover, such models are widely used in compute-constrained applications, making our improvements both methodologically meaningful and practically valuable. Empirical results show that our approach matches or surpasses standard DPO on alignment benchmarks while offering improved adaptability.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)はテキスト生成において優れているが、それらを人間の好みに合わせることは依然として難しい。 ヒューマンフィードバック(RLHF)からの強化学習はアライメントを改善するが、高価で不安定である。 直接選好最適化(DPO)は、より単純な代替手段を提供するが、固定された1次元の選好を仮定する。 そこで我々は,DPOを一般化したマルチパラメータLambda-weighted Listwise DPOを提案する。 本手法では,リストワイズとフレキシブルアライメントを再学習せずに実現している。 我々の実験は1B-2Bスケールモデルで行われているが、これは意図的な選択である: より小さなモデルはより厳密なテストベッドを提供し、パフォーマンスの改善はアライメント戦略自体の有効性をより明確に反映する。 さらに、そのようなモデルは計算制約のあるアプリケーションで広く使われており、我々の改善は方法論的に有意義であり、実用的にも有益である。 実験の結果、我々のアプローチは、適応性を改善しながら、アライメントベンチマークの標準DPOと一致しているか、超越しているかを示します。

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