論文の概要: One Framework to Rule Them All: Unifying RL-Based and RL-Free Methods in RLHF

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19523v2
• Date: Wed, 26 Mar 2025 07:37:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:21:35.903937
• Title: One Framework to Rule Them All: Unifying RL-Based and RL-Free Methods in RLHF
• Title（参考訳）: RLHFにおけるRL-basedメソッドとRL-freeメソッドの統合
• Authors: Xin Cai,
• Abstract要約: 本稿では,RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)とLRM(Large Reasoning Models)に対処するために,RLベースおよびRLフリーの手法について検討する。 我々は、ニューラルネットワークによる帯域予測の観点から、いくつかのRLベースおよびRLフリーアルゴリズムを再解釈する。 これにより、完全なRLコンテキスト内で標準RLHFの目的を詳細に導出し、ニューラルネットワークのバンドイット予測と等価性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1212179660694104
• License:
• Abstract: In this article, we primarily examine a variety of RL-based and RL-free methods designed to address Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) and Large Reasoning Models (LRMs). We begin with a concise overview of the typical steps involved in RLHF and LRMs. Next, we reinterpret several RL-based and RL-free algorithms through the perspective of neural structured bandit prediction, providing a clear conceptual framework that uncovers a deeper connection between these seemingly distinct approaches. Following this, we briefly review some core principles of reinforcement learning, drawing attention to an often-overlooked aspect in existing RLHF studies. This leads to a detailed derivation of the standard RLHF objective within a full RL context, demonstrating its equivalence to neural structured bandit prediction. Finally, by reinvestigating the principles behind Proximal Policy Optimization (PPO), we pinpoint areas needing adjustment, which culminates in the introduction of the Generalized Reinforce Optimization (GRO) framework, seamlessly integrating RL-based and RL-free methods in RLHF. We look forward to the community's efforts to empirically validate GRO and invite constructive feedback.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,人間フィードバックからの強化学習(RLHF)とLRM(Large Reasoning Models)に対処するために,RLをベースとしたRLとRLを含まない様々な手法について検討する。 まず、RLHF と LRM に関連する典型的なステップの簡潔な概要から始める。 次に、ニューラル構造化バンディット予測の観点から、いくつかのRLベースおよびRLフリーアルゴリズムを再解釈し、これらの顕著なアプローチの深い関係を明らかにするための明確な概念的枠組みを提供する。 その後、強化学習の中核的な原則を概観し、既存のRLHF研究においてしばしば見過ごされる側面に注意を向ける。 これにより、完全なRLコンテキスト内で標準RLHFの目的を詳細に導出し、ニューラルネットワークのバンドイット予測と等価性を示す。 最後に、PPO(Proximal Policy Optimization)の背景にある原則を再検討することにより、一般強化最適化(Generalized Reinforce Optimization, GRO)フレームワークの導入において、RL-basedおよびRL-freeメソッドをRLHFにシームレスに統合する上で、調整を必要とする領域を指摘できる。 我々は、GROを実証的に検証し、建設的なフィードバックを招待するコミュニティの取り組みを楽しみにしています。

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