Aprendizaje por Refuerzo Inverso se Encuentra con el Post-Entrenamiento de Modelos de Lenguaje a Gran Escala: Fundamentos, Avances y Oportunidades

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

July 17, 2025

Autores: Hao Sun, Mihaela van der Schaar

cs.AI

Resumen

En la era de los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs, por sus siglas en inglés), la alineación ha surgido como un problema fundamental pero desafiante en la búsqueda de una inteligencia artificial más confiable, controlable y capaz. El reciente éxito de los modelos de razonamiento y los sistemas de IA conversacional ha subrayado el papel crítico del aprendizaje por refuerzo (RL, por sus siglas en inglés) en la mejora de estos sistemas, impulsando un mayor interés de investigación en la intersección entre RL y la alineación de LLMs. Este artículo ofrece una revisión exhaustiva de los avances recientes en la alineación de LLMs a través del lente del aprendizaje por refuerzo inverso (IRL, por sus siglas en inglés), enfatizando las distinciones entre las técnicas de RL empleadas en la alineación de LLMs y aquellas en tareas convencionales de RL. En particular, destacamos la necesidad de construir modelos de recompensa neuronal a partir de datos humanos y discutimos las implicaciones formales y prácticas de este cambio de paradigma. Comenzamos introduciendo conceptos fundamentales en RL para proporcionar una base a los lectores no familiarizados con el campo. Luego, examinamos los avances recientes en esta agenda de investigación, discutiendo los desafíos clave y las oportunidades al realizar IRL para la alineación de LLMs. Más allá de consideraciones metodológicas, exploramos aspectos prácticos, incluyendo conjuntos de datos, puntos de referencia, métricas de evaluación, infraestructura y técnicas computacionalmente eficientes para el entrenamiento y la inferencia. Finalmente, extraemos ideas de la literatura sobre RL con recompensas dispersas para identificar preguntas abiertas y posibles direcciones de investigación. Al sintetizar hallazgos de diversos estudios, nuestro objetivo es proporcionar una visión estructurada y crítica del campo, resaltar desafíos no resueltos y esbozar direcciones futuras prometedoras para mejorar la alineación de LLMs a través de técnicas de RL e IRL.

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.