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  • 论文公开站arXiv

    LLM偏好对齐的零阶范式

    A Zeroth-Order Paradigm for LLM Preference Alignment

    摘要显示,该论文提出并分析了一种基于比较预言机的零阶对齐方法 ComPO,用于从偏好对中提取方向信息,而不直接优化可微的偏好损失,以缓解似然位移问题。作者给出了离线基础方案在平滑性、梯度稀疏性与预言机-潜在目标兼容性假设下的收敛保证,并引入在线 ComPO,利用无标注策略生成做相对参考策略的反向 KL 控制,在局部覆盖与分布内成对奖励准确率下给出性能保证。在 Mistral、Llama、Gemma-2、Qwen3、Gemma-3 上的实验显示其优于现有直接对齐方法,包括长度受控胜率。

    意义:为 LLM 偏好对齐提供不依赖可微偏好损失的零阶替代路径,并给出理论保证,可能缓解似然位移并影响对齐算法设计。

    偏好对齐 零阶优化 LLM 对齐 理论保证