論文の概要: Inverse Reinforcement Learning Meets Large Language Model Post-Training: Basics, Advances, and Opportunities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.13158v1
- Date: Thu, 17 Jul 2025 14:22:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-18 20:10:24.534558
- Title: Inverse Reinforcement Learning Meets Large Language Model Post-Training: Basics, Advances, and Opportunities
- Title（参考訳）: 逆強化学習と大規模言語モデル:基礎,進歩,機会
- Authors: Hao Sun, Mihaela van der Schaar,
- Abstract要約: 本稿では,逆強化学習(IRL)のレンズによる大規模言語モデル(LLM)のアライメントの進歩について概観する。
我々は、人間のデータからニューラル報酬モデルを構築する必要性を強調し、このパラダイムシフトの形式的および実践的意味について議論する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.05713042908654
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: 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.
- Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の時代、アライメントはより信頼性が高く、制御可能で、有能なマシンインテリジェンスを追求する上で、根本的な問題として現れてきた。
近年の推論モデルと会話型AIシステムの成功は、強化学習(RL)がこれらのシステムを強化する上で重要な役割を担っており、RLとLLMのアライメントの交差点における研究の関心を高めている。
本稿では、逆強化学習(IRL)のレンズによるLLMアライメントの最近の進歩を概観し、LLMアライメントにおけるRL技術と従来のRLタスクにおけるRL技術の区別を強調した。
特に、人間のデータからニューラル報酬モデルを構築する必要性を強調し、このパラダイムシフトの形式的および実践的意味について議論する。
まず、RLに基本的な概念を導入し、その分野に慣れていない読者に基盤を提供することから始めます。
次に,本研究課題の最近の進歩を考察し,LLMアライメントのためのIRL実施における重要な課題と機会について論じる。
方法論的考察以外にも、データセット、ベンチマーク、評価指標、インフラ、計算効率のよいトレーニングと推論技術など、実践的な側面を探求する。
最後に、スパース・リワードRLに関する文献から洞察を得て、オープンな質問と潜在的研究の方向性を特定する。
多様な研究から得られた知見を合成することにより、この分野の構造的かつ批判的な概要を提供し、未解決課題を浮き彫りにし、RLおよびIRL技術によるLCMアライメントの改善に向けた将来的な方向性を概説することを目的とする。
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