谷歌 DeepMind 发布 InfAlign 框架，增强语言模型推理对齐性能

据报道，谷歌的研究人员最近推出了名为 InfAlign 的新方法，旨在提升大型语言模型的对齐效果。这项技术有望改进模型的实用性和安全性。

具体来说，该方法借鉴了人类反馈强化学习（RLHF）的思路，并在此基础上进一步优化了大型语言模型的训练过程。它不仅考虑了常规的奖励模型，还采纳了 Best-of-N 采样和排序方法。研究显示，InfAlign 能够有效提升模型生成结果的质量，同时降低潜在的风险。

为了实现这一目标，DeepMind 团队开发了 InfAlign，一种用于优化对齐的新框架，它能够在已有的指令微调基础上提升模型的性能。InfAlign 通过在训练过程中动态调整奖励信号，从而更好地指导模型的学习方向。它利用 Best-of-N 采样方法（即从多个备选答案中选择最佳答案）以及 Worst-of-N 策略（即避免最差答案）来提升模型的对齐效果，从而更准确地反映人类的偏好。

InfAlign 的核心在于对奖励信号的精细控制（CTRL），包括多个关键组成部分：奖励价值建模、奖励价值对齐，以及引入 KL 散度惩罚。通过这种方式，InfAlign 能够有效地将人类的偏好融入到模型的训练过程中。实验结果表明，InfAlign 在提升模型对齐效果方面表现出色。更重要的是，这种方法还有助于提高生成内容的安全性，减少不必要或有害信息的产生。总的来说，InfAlign 提供了一种更有效的方法来提升语言模型的性能，使其在各种应用场景中都能提供更好的服务。

与 Anthropic 等其他公司类似，InfAlign 的一个关键目标是提升模型的安全性。实验数据表明，InfAlign 在 Best-of-N 采样中的对齐效果提升了约 8%-12%，而在 Worst-of-N 策略中则提升了约 4%-9%。这意味着，通过优化奖励信号，可以显著提高模型生成内容的质量，并降低潜在的风险。这为未来构建更加安全可靠的大型语言模型奠定了基础。

InfAlign 在大型语言模型的对齐领域取得了显著进展，为未来的研究方向提供了新的视角。通过改进对齐过程，InfAlign 有望减少有害信息的生成，并提高 AI 系统的可靠性。这项研究的意义在于，它为我们提供了一种更有效的方法来塑造 AI 的行为，使其更好地服务于人类社会。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2412.19792

核心要点：

✨ InfAlign 是 DeepMind 开发的一种创新方法，旨在提升大型语言模型在对齐方面的表现，从而提高模型的安全性和实用性。

‍ 通过优化奖励信号，该方法能够提升模型对人类偏好的理解和应用，从而显著改善生成结果的质量。

✅ 实验结果表明，InfAlign 能够有效提升语言模型的安全性，减少不必要或有害信息的产生。