L'Apprentissage par Renforcement Inverse rencontre le Post-Entraînement des Modèles de Langage à Grande Échelle : Fondements, Avancées et Opportunités

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

À l'ère des modèles de langage à grande échelle (LLMs), l'alignement est apparu comme un problème fondamental mais complexe dans la quête d'une intelligence artificielle plus fiable, contrôlable et performante. Le succès récent des modèles de raisonnement et des systèmes d'IA conversationnelle a souligné le rôle crucial de l'apprentissage par renforcement (RL) dans l'amélioration de ces systèmes, suscitant un intérêt croissant pour la recherche à l'intersection du RL et de l'alignement des LLMs. Cet article propose une revue complète des avancées récentes en matière d'alignement des LLMs à travers le prisme de l'apprentissage par renforcement inverse (IRL), en mettant l'accent sur les distinctions entre les techniques de RL utilisées pour l'alignement des LLMs et celles employées dans les tâches de RL conventionnelles. Nous soulignons notamment la nécessité de construire des modèles de récompense neuronaux à partir de données humaines et discutons des implications formelles et pratiques de ce changement de paradigme. Nous commençons par introduire les concepts fondamentaux du RL pour fournir une base aux lecteurs non familiers avec ce domaine. Nous examinons ensuite les avancées récentes dans cet agenda de recherche, en discutant des défis clés et des opportunités dans la mise en œuvre de l'IRL pour l'alignement des LLMs. Au-delà des considérations méthodologiques, nous explorons des aspects pratiques, notamment les jeux de données, les benchmarks, les métriques d'évaluation, l'infrastructure, ainsi que les techniques d'entraînement et d'inférence efficaces sur le plan computationnel. Enfin, nous tirons des enseignements de la littérature sur le RL à récompense éparse pour identifier des questions ouvertes et des directions de recherche potentielles. En synthétisant les résultats d'études diverses, nous visons à fournir un aperçu structuré et critique du domaine, à mettre en lumière les défis non résolus et à esquisser des orientations prometteuses pour améliorer l'alignement des LLMs grâce aux techniques de RL et d'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.