Inverse Reinforcement Learning ontmoet Post-Training van Grote Taalmodellen: Basisprincipes, Vooruitgang en Mogelijkheden

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

July 17, 2025

Auteurs: Hao Sun, Mihaela van der Schaar

cs.AI

Samenvatting

In het tijdperk van Large Language Models (LLM's) is alignment naar voren gekomen als een fundamenteel maar uitdagend probleem in de zoektocht naar betrouwbaardere, controleerbaardere en capabelere machine-intelligentie. Het recente succes van redeneermodellen en conversatie-AI-systemen heeft de cruciale rol van reinforcement learning (RL) bij het verbeteren van deze systemen benadrukt, wat heeft geleid tot een groeiende onderzoeksinteresse op het snijvlak van RL en LLM-alignment. Dit artikel biedt een uitgebreid overzicht van recente vooruitgang in LLM-alignment vanuit het perspectief van inverse reinforcement learning (IRL), waarbij de nadruk ligt op de verschillen tussen RL-technieken die worden gebruikt in LLM-alignment en die in conventionele RL-taken. In het bijzonder benadrukken we de noodzaak van het construeren van neurale beloningsmodellen op basis van menselijke gegevens en bespreken we de formele en praktische implicaties van deze paradigmaverschuiving. We beginnen met het introduceren van fundamentele concepten in RL om een basis te bieden voor lezers die niet vertrouwd zijn met het veld. Vervolgens onderzoeken we recente vooruitgang in deze onderzoeksagenda, waarbij we belangrijke uitdagingen en kansen bespreken bij het uitvoeren van IRL voor LLM-alignment. Naast methodologische overwegingen verkennen we praktische aspecten, waaronder datasets, benchmarks, evaluatiemetrics, infrastructuur en computationeel efficiënte trainings- en inferentietechnieken. Ten slotte putten we inzichten uit de literatuur over RL met schaarse beloningen om openstaande vragen en mogelijke onderzoeksrichtingen te identificeren. Door bevindingen uit diverse studies te synthetiseren, streven we ernaar een gestructureerd en kritisch overzicht van het veld te bieden, onopgeloste uitdagingen te belichten en veelbelovende toekomstige richtingen te schetsen voor het verbeteren van LLM-alignment via RL- en IRL-technieken.

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.