Aprendizado por Reforço Inverso Encontra o Pós-Treinamento de Modelos de Linguagem de Grande Escala: Fundamentos, Avanços e 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

Resumo

Na era dos Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs, na sigla em inglês), o alinhamento surgiu como um problema fundamental, porém desafiador, na busca por uma inteligência artificial mais confiável, controlável e capaz. O sucesso recente de modelos de raciocínio e sistemas de IA conversacional destacou o papel crítico do aprendizado por reforço (RL, na sigla em inglês) no aprimoramento desses sistemas, impulsionando um maior interesse de pesquisa na interseção entre RL e o alinhamento de LLMs. Este artigo oferece uma revisão abrangente dos avanços recentes no alinhamento de LLMs sob a perspectiva do aprendizado por reforço inverso (IRL, na sigla em inglês), enfatizando as distinções entre as técnicas de RL empregadas no alinhamento de LLMs e aquelas em tarefas convencionais de RL. Em particular, destacamos a necessidade de construir modelos de recompensa neural a partir de dados humanos e discutimos as implicações formais e práticas dessa mudança de paradigma. Começamos introduzindo conceitos fundamentais de RL para fornecer uma base para leitores não familiarizados com o campo. Em seguida, examinamos os avanços recentes nessa agenda de pesquisa, discutindo desafios e oportunidades-chave na realização de IRL para o alinhamento de LLMs. Além de considerações metodológicas, exploramos aspectos práticos, incluindo conjuntos de dados, benchmarks, métricas de avaliação, infraestrutura e técnicas computacionalmente eficientes de treinamento e inferência. Por fim, extraímos insights da literatura sobre RL com recompensas esparsas para identificar questões em aberto e possíveis direções de pesquisa. Ao sintetizar descobertas de diversos estudos, nosso objetivo é fornecer uma visão estruturada e crítica do campo, destacar desafios não resolvidos e delinear direções futuras promissoras para melhorar o alinhamento de LLMs por meio 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.