Inverse Reinforcement Learning trifft auf Post-Training von Large Language Models: Grundlagen, Fortschritte und Chancen

Inverse Reinforcement Learning Meets Large Language Model Post-Training: Basics, Advances, and Opportunities

July 17, 2025

papers.authors: Hao Sun, Mihaela van der Schaar

cs.AI

papers.abstract

Im Zeitalter der Large Language Models (LLMs) hat sich Alignment als ein grundlegendes, aber herausforderndes Problem bei der Entwicklung zuverlässiger, kontrollierbarer und leistungsfähiger maschineller Intelligenz erwiesen. Der jüngste Erfolg von Reasoning-Modellen und konversationellen KI-Systemen hat die entscheidende Rolle von Reinforcement Learning (RL) bei der Verbesserung dieser Systeme hervorgehoben, was zu einem gesteigerten Forschungsinteresse an der Schnittstelle zwischen RL und LLM-Alignment geführt hat. Dieses Papier bietet einen umfassenden Überblick über die jüngsten Fortschritte im Bereich des LLM-Alignments aus der Perspektive des Inverse Reinforcement Learning (IRL), wobei die Unterschiede zwischen den in LLM-Alignment eingesetzten RL-Techniken und denen in konventionellen RL-Aufgaben betont werden. Insbesondere unterstreichen wir die Notwendigkeit, neuronale Belohnungsmodelle aus menschlichen Daten zu konstruieren, und diskutieren die formalen und praktischen Implikationen dieses Paradigmenwechsels. Wir beginnen mit der Einführung grundlegender Konzepte des RL, um Lesern, die mit dem Feld nicht vertraut sind, eine Basis zu bieten. Anschließend untersuchen wir die jüngsten Fortschritte in dieser Forschungsagenda und diskutieren zentrale Herausforderungen und Chancen bei der Durchführung von IRL für LLM-Alignment. Über methodische Überlegungen hinaus beleuchten wir praktische Aspekte, einschließlich Datensätze, Benchmarks, Evaluationsmetriken, Infrastruktur sowie recheneffiziente Trainings- und Inferenztechniken. Schließlich ziehen wir Erkenntnisse aus der Literatur zu Sparse-Reward-RL heran, um offene Fragen und potenzielle Forschungsrichtungen zu identifizieren. Durch die Synthese von Ergebnissen aus verschiedenen Studien streben wir an, eine strukturierte und kritische Übersicht über das Feld zu bieten, ungelöste Herausforderungen hervorzuheben und vielversprechende zukünftige Richtungen zur Verbesserung des LLM-Alignments durch RL- und IRL-Techniken aufzuzeigen.

English

In the era of Large Language Models (LLMs), alignment has emerged as a fundamental yet challenging problem in the pursuit of more reliable, controllable, and capable machine intelligence. The recent success of reasoning models and conversational AI systems has underscored the critical role of reinforcement learning (RL) in enhancing these systems, driving increased research interest at the intersection of RL and LLM alignment. This paper provides a comprehensive review of recent advances in LLM alignment through the lens of inverse reinforcement learning (IRL), emphasizing the distinctions between RL techniques employed in LLM alignment and those in conventional RL tasks. In particular, we highlight the necessity of constructing neural reward models from human data and discuss the formal and practical implications of this paradigm shift. We begin by introducing fundamental concepts in RL to provide a foundation for readers unfamiliar with the field. We then examine recent advances in this research agenda, discussing key challenges and opportunities in conducting IRL for LLM alignment. Beyond methodological considerations, we explore practical aspects, including datasets, benchmarks, evaluation metrics, infrastructure, and computationally efficient training and inference techniques. Finally, we draw insights from the literature on sparse-reward RL to identify open questions and potential research directions. By synthesizing findings from diverse studies, we aim to provide a structured and critical overview of the field, highlight unresolved challenges, and outline promising future directions for improving LLM alignment through RL and IRL techniques.