Обратное обучение с подкреплением встречается с пост-обучением крупных языковых моделей: Основы, достижения и перспективы

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

July 17, 2025

Авторы: Hao Sun, Mihaela van der Schaar

cs.AI

Аннотация

В эпоху больших языковых моделей (LLM) проблема согласования стала фундаментальной, но сложной задачей на пути к созданию более надежного, управляемого и мощного машинного интеллекта. Недавние успехи моделей рассуждений и диалоговых ИИ-систем подчеркнули ключевую роль обучения с подкреплением (RL) в улучшении этих систем, что стимулировало рост исследовательского интереса на стыке RL и согласования LLM. В данной статье представлен всесторонний обзор последних достижений в области согласования LLM через призму обратного обучения с подкреплением (IRL), с акцентом на различия между методами RL, используемыми в согласовании LLM, и теми, что применяются в традиционных задачах RL. В частности, мы подчеркиваем необходимость построения нейронных моделей вознаграждения на основе человеческих данных и обсуждаем формальные и практические последствия этого сдвига парадигмы. Мы начинаем с введения основных концепций RL, чтобы предоставить базовые знания для читателей, незнакомых с этой областью. Затем мы рассматриваем последние достижения в этой исследовательской повестке, обсуждая ключевые вызовы и возможности применения IRL для согласования LLM. Помимо методологических аспектов, мы исследуем практические вопросы, включая наборы данных, бенчмарки, метрики оценки, инфраструктуру и вычислительно эффективные методы обучения и вывода. Наконец, мы извлекаем идеи из литературы по RL с редкими вознаграждениями, чтобы определить открытые вопросы и потенциальные направления исследований. Синтезируя результаты различных исследований, мы стремимся предоставить структурированный и критический обзор области, выделить нерешенные проблемы и наметить перспективные направления для улучшения согласования LLM с помощью методов RL и 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.