論文の概要: Multi-Objective Reinforcement Learning for Large Language Model Optimization: Visionary Perspective
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.21613v1
- Date: Thu, 25 Sep 2025 21:29:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-29 20:57:54.030009
- Title: Multi-Objective Reinforcement Learning for Large Language Model Optimization: Visionary Perspective
- Title（参考訳）: 大規模言語モデル最適化のための多目的強化学習:視覚的視点
- Authors: Lingxiao Kong, Cong Yang, Oya Deniz Beyan, Zeyd Boukhers,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)における多目的強化学習(MORL)の課題と機会
我々はMORL分類法を導入し、LLM最適化に適用した場合の様々なMORL法の利点と限界について検討する。
本稿では,様々な手法が多様な客観的関係に与える影響に対処するMORLベンチマークフレームワークのビジョンを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.978287867181505
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Multi-Objective Reinforcement Learning (MORL) presents significant challenges and opportunities for optimizing multiple objectives in Large Language Models (LLMs). We introduce a MORL taxonomy and examine the advantages and limitations of various MORL methods when applied to LLM optimization, identifying the need for efficient and flexible approaches that accommodate personalization functionality and inherent complexities in LLMs and RL. We propose a vision for a MORL benchmarking framework that addresses the effects of different methods on diverse objective relationships. As future research directions, we focus on meta-policy MORL development that can improve efficiency and flexibility through its bi-level learning paradigm, highlighting key research questions and potential solutions for improving LLM performance.
- Abstract（参考訳）: MORL(Multi-Objective Reinforcement Learning)は、大規模言語モデル(LLM)において、複数の目的を最適化するための重要な課題と機会を提供する。
MORL分類法を導入し、LLM最適化に適用した場合の様々なMORL法の利点と限界を検証し、LLMとRLのパーソナライズ機能と固有の複雑さに対応する効率的で柔軟なアプローチの必要性を特定する。
本稿では,様々な手法が多様な客観的関係に与える影響に対処するMORLベンチマークフレームワークのビジョンを提案する。
今後の研究の方向性として、両レベルの学習パラダイムを通じて効率と柔軟性を向上させるメタ政治のMORL開発に注目し、LLM性能を改善するための重要な研究課題と潜在的な解決策を強調します。
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