Improving Model Alignment Through Collective Intelligence of Open-Source LLMS

构建有用且无害的大规模语言模型（LLMs）需要基于人类指令和反馈的有效模型对齐方法，而这需要高质量的人工标注数据。然而，构建此类数据集通常成本高昂且难以扩展，同时可能面临多样性和泛化能力的潜在限制。为了解决这些挑战，我们提出了代理混合对齐方法（MoAA），该方法利用多种语言模型的集体优势，生成高质量的对齐数据。通过使用MoAA，我们增强了监督微调和偏好优化的效果，从而相比单独使用单一模型生成对齐数据（例如仅使用GPT-4o）取得了更好的性能。评估结果显示，我们的方法能够将LLaMA-3.1-8B-Instruct在Arena-Hard上的胜率从19.5%提升至48.3%，在AlpacaEval2上的胜率从22.33%提升至57.23%，这表明通过这种新的、可扩展且多样化的合成数据方法，模型对齐有了一个有前景的方向。此外，我们证明了MoAA能够实现一个自我改进的流程，其中基于MoAA生成的数据进行微调的模型超越了其初始能力，这表明我们的方法能够在不依赖更强外部监督的情况下推动开源LLMs的技术前沿。数据和代码将会公开发布。

论文试图解决模型对齐（alignment）过程中依赖高质量人工标注数据的问题，这种数据通常昂贵且难以大规模生成，同时可能存在多样性和泛化性不足的局限性。这是一个在大语言模型对齐领域中持续存在的问题，但通过多模型协作生成合成数据的方式提供了一种新的解决方案。

论文提出了一种名为Mixture of Agents Alignment (MoAA) 的方法，利用多个不同语言模型的集体优势生成高质量的合成数据用于模型对齐。相比单一模型生成数据的方法，MoAA 提供了更高的数据质量和多样性，并显著提升了对齐效果。这种方法的新意在于它不依赖于外部的人工标注数据，而是通过模型间的协作来自动生成训练数据，从而实现更高效和可扩展的对齐过程。

1. MoAA 方法在两个基准测试 Arena-Hard 和 AlpacaEval2 上显著提高了 LLaMA-3.1-8B-Instruct 的胜率，分别从 19.5% 提高到 48.3%，以及从 22.33% 提高到 57.23%。 2. 提出了一个自改进管道，其中使用 MoAA 数据微调的模型能够超越其初始能力，展示了该方法推动开源 LLMs 发展的潜力。 3. 论文计划开源代码和数据集，为后续研究提供了便利。 4. 实验设计包括与单模型生成数据（如 GPT-4o）进行对比，验证了 MoAA 的优越性，值得进一步探索如何优化多模型协作机制。

相关研究包括： 1. In-Context Learning 和 Fine-Tuning 方法的研究，例如 'Chain of Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models'。 2. 强化学习结合人类反馈（RLHF）的研究，例如 'Training a Helpful and Harmless Assistant with Reinforcement Learning from Human Feedback'。 3. 合成数据生成技术的研究，例如 'Synthetic Data Generation for Large Language Model Alignment'。 4. 开源 LLM 对齐优化的研究，例如 'Alpaca: A Strong Open Source Instruction-Finetuned LLM'。