Towards Understanding Valuable Preference Data for Large Language Model Alignment

文章核心总结与翻译

一、主要内容

文章聚焦大语言模型（LLM）对齐中的偏好数据质量问题，提出数据质量具有模型依赖性（对某模型有益的数据可能对另一模型有害）。通过改进传统影响函数（IF）得到截断影响函数（TIF），揭示中等IF值的偏好数据对对齐最有价值。为解决TIF计算成本高的问题，设计了两个轻量评分函数（LossDiff和IRM），并融合为LossDiff-IRM选择规则。实验表明，该规则仅使用50%-64%的数据，就能在多种LLM家族和基准测试中超越全量数据训练效果。

二、创新点

1. 提出截断影响函数（TIF）：修正传统IF的过拟合问题，明确中等IF值数据是优质偏好数据，验证数据质量的模型依赖性。
2. 设计轻量近似代理：提出LossDiff（损失差异） 和IRM（隐式奖励边际） 两个评分函数，无需梯度计算仅通过前向传播，与TIF高度正相关。
3. 融合选择规则LossDiff-IRM：抵消单个评分函数的误差，在保证计算效率的同时，逼近TIF的选择效果，实现“少而精”的数据选择。
4. 跨场景验证通用性：在DPO/SLiC两种对齐方法、多种LLM（Llama/Qwen/Pythia）及ID/OOD基准中验证，均展现出性能优势。

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三、关键部分翻译（Markdown格式）