L'Apprendimento per Rinforzo Inverso incontra il Post-Addestramento dei Modelli Linguistici su Grande Scala: Fondamenti, Progressi e Opportunità

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

July 17, 2025

Autori: Hao Sun, Mihaela van der Schaar

cs.AI

Abstract

Nell'era dei Modelli Linguistici di Grande Dimensione (LLM), l'allineamento è emerso come un problema fondamentale ma impegnativo nel perseguimento di un'intelligenza artificiale più affidabile, controllabile e capace. Il recente successo dei modelli di ragionamento e dei sistemi di intelligenza conversazionale ha sottolineato il ruolo cruciale dell'apprendimento per rinforzo (RL) nel potenziamento di questi sistemi, stimolando un crescente interesse di ricerca all'intersezione tra RL e allineamento degli LLM. Questo articolo fornisce una revisione completa dei recenti progressi nell'allineamento degli LLM attraverso la lente dell'apprendimento per rinforzo inverso (IRL), enfatizzando le distinzioni tra le tecniche di RL impiegate nell'allineamento degli LLM e quelle nei tradizionali compiti di RL. In particolare, evidenziamo la necessità di costruire modelli di ricompensa neurale a partire da dati umani e discutiamo le implicazioni formali e pratiche di questo cambio di paradigma. Iniziamo introducendo i concetti fondamentali del RL per fornire una base ai lettori non familiari con il campo. Esaminiamo poi i recenti progressi in questa agenda di ricerca, discutendo le principali sfide e opportunità nell'applicazione dell'IRL per l'allineamento degli LLM. Oltre alle considerazioni metodologiche, esploriamo aspetti pratici, inclusi dataset, benchmark, metriche di valutazione, infrastrutture e tecniche di addestramento e inferenza computazionalmente efficienti. Infine, traiamo spunti dalla letteratura sul RL a ricompensa sparsa per identificare domande aperte e potenziali direzioni di ricerca. Sintetizzando i risultati di studi diversi, miriamo a fornire una panoramica strutturata e critica del campo, evidenziare le sfide irrisolte e delineare promettenti direzioni future per migliorare l'allineamento degli LLM attraverso tecniche di 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.