基于直接偏好优化对齐联邦大模型偏好的研究

一、原始依据

1、工作基础：

随着大模型技术的迅猛发展，大模型偏好对齐问题受到了广泛关注。其中，DPO（Direct Preference Optimization）作为一种高效的偏好对齐方法，展现了其独特的优势。

DPO的核心动机在于将传统的RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）多阶段、多模型的复杂流程，简化为单一阶段、端到端的微调过程。通过摒弃奖励模型和强化学习，DPO实现了端到端的优化。这不仅省去了训练和存储独立奖励模型的巨大开销，还避免了PPO算法的训练不稳定性和复杂超参数调优问题。在DPO框架下，只需通过一个简洁的损失函数，即可对SFT（Supervised Fine-Tuning）模型进行微调，使其更好地符合人类偏好。

DPO通过对模型进行偏好对齐，能够根据特定任务或用户需求调整模型行为，从而显著提升模型在具体场景中的表现。然而，当DPO技术应用于联邦微调大模型时，面临的最大挑战是极易出现过拟合现象。数据分布差异是联邦学习中的根本性难题。在联邦学习环境中，不同客户端的数据分布往往存在显著异质性，导致各客户端在本地训练时朝着不同的局部最优解移动，产生客户端漂移现象。当这些过度拟合的本地模型在服务器端进行聚合时，简单的参数平均方法无法有效解决这种冲突，进而导致全局模型性能下降，甚至使其在其他客户端的表现退化。

2、研究条件：

本科阶段选修了较多人工智能类别的课程，对人工智能、机器学习、强化学习积累了相当的知识储备，并具备基本的模型训练实践能力。对过拟合问题进行了一定的研究，熟悉包括数据增强在内的多种过拟合问题处理方法。

3、应用环境：

本课题旨在解决直接偏好优化对齐联邦大模型偏好过程中出现的客户端漂移、局部过拟合以及模型聚合冲突等问题。该课题将为后续探索直接偏好优化对齐联邦大模型偏好的相关研究提供基础性工作，旨在充分发挥联邦大模型在数据隐私与安全保护方面的优势，同时提升模型的鲁棒性，确保其在复杂异构数据环境中能够稳定且可靠地运行。

4、工作目的：

本课题将研究如何通过DPO有效对齐大模型的偏好，解决联邦学习中的过拟合问题。将探索如何在保证模型个性化微调的同时，避免模型过度拟合本地数据，确保全局模型能够在不同客户端上保持良好的泛化能力，这将为联邦大模型偏好对齐做出较大贡献。

二、参考文献

[1] Wu Y, Tian C, Li J, 等. A Survey on Federated Fine-tuning of Large Language Models[M]. arXiv, 2025.

[2] Kairouz P, McMahan H B, Avent B, 等. Advances and Open Problems in Federated Learning[M]. arXiv, 2021.

[3] McMahan H B, Moore E, Ramage D, 等. Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data[M]. arXiv, 2023.

[4] Rafailov R, Sharma A, Mitchell E, 等. Direct Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Reward Model[M]. arXiv, 2024.

[5] Chen C, Feng X, Zhou J, 等. Federated Large Language Model: A Position Paper[M]. arXiv, 2023.

[6] Yang Q, Liu Y, Chen T, 等. Federated Machine Learning: Concept and Applications[M]. arXiv, 2019.

[7] Li T, Sahu A K, Zaheer M, 等. Federated Optimization in Heterogeneous Networks[M]. arXiv, 2020.

[8] Wei S, Tong Y, Zhou Z, 等. Federated reasoning LLMs: a survey[J]. Frontiers of Computer Science, 2025, 19(12): 1-23.

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[11] Srewa M, Zhao T, Elmalaki S. PluralLLM: Pluralistic Alignment in LLMs via Federated Learning[M]. arXiv, 2025.

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[13] Karimireddy S P, Kale S, Mohri M, 等. SCAFFOLD: Stochastic Controlled Averaging for Federated Learning[M]. arXiv, 2021.

三、设计（研究）内容和要求

1、研究内容：

本课题旨在探讨DPO对齐联邦大模型偏好过程中出现的客户端漂移及客户端模型过拟合问题，从而提升DPO对齐联邦大模型在面对异构数据时的鲁棒性。本研究为后续探索直接偏好优化对齐联邦大模型偏好的相关研究奠定基础。

（1）设计一款轻量且高效的算法，以约束本地DPO训练，防止模型过度偏离全局共识。

（2）在隐私保护的前提下，探索引入少量全局共享的偏好数据，为联邦DPO提供稳定的对齐锚点。

（3）承认不同客户端需求的差异性，研究如何在构建个性化模型的同时，保持基础能力的泛化性。

2、主要指标：

全局测试集准确率：在涵盖所有客户端未见且具代表性的全局测试集上评估模型综合性能。

个性化—泛化差异度：量化每个客户端上，模型在本地测试集（体现个性化性能）和全局测试集（体现泛化性能）间的表现差异。

各客户端本地测试集准确率：衡量模型对每个客户端个性化需求的适应能力。

生成结果的质量评估：对对齐后模型生成的回答与结果进行质量评估，判断对齐效果。

客户端模型发散度：衡量各客户端本地模型与全局模型的差异程度，过拟合会使发散度急剧增加。

3、研究要求：

1. 精通前沿动态与文献调研，广泛涉猎中英文献，聚焦大模型对齐、联邦学习优化及偏好学习等领域。能追踪国际顶级会议成果，剖析DPO、联邦学习及其融合技术，为研究奠定理论基础，确保方向创新。
2. 掌握关键技术与实验开发技能，精通Python及主流深度学习框架，能高效进行大模型加载、微调与评估，熟悉相关库实现DPO算法，了解联邦学习仿真框架构建训练环境，支持算法实现与优化。
3. 培养问题导向科研思维与理论实践结合能力，提升提炼核心问题水平。将专业知识应用于分析联邦DPO过拟合成因，设计策略，形成提升联邦大模型泛化能力的方案，实现知行合一。
4. 遵守学术规范，具备工程实现能力。研究恪守诚信，明确标注引用。代码结构清晰、注释完整，实验遵循控制变量法，确保结论严谨。最终将研究凝练成规范毕业论文。