論文の概要: Reinforcement Learning from Human Feedback: A Statistical Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.02507v1
• Date: Thu, 02 Apr 2026 21:04:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-06 17:20:24.199683
• Title: Reinforcement Learning from Human Feedback: A Statistical Perspective
• Title（参考訳）: 人間のフィードバックからの強化学習:統計的視点
• Abstract要約: 人間からのフィードバックからの強化学習(RLHF)は、大規模言語モデルと人間の嗜好を整合させる中心的なフレームワークとして現れている。 本稿では、教師付き微調整、報酬モデリング、ポリシー最適化など、RLHFの主なコンポーネントを紹介する。 本稿では、AIフィードバックからの強化学習、推論時アルゴリズム、検証可能な報酬からの強化学習を含む最近の拡張について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.105476444050701
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement learning from human feedback (RLHF) has emerged as a central framework for aligning large language models (LLMs) with human preferences. Despite its practical success, RLHF raises fundamental statistical questions because it relies on noisy, subjective, and often heterogeneous feedback to learn reward models and optimize policies. This survey provides a statistical perspective on RLHF, focusing primarily on the LLM alignment setting. We introduce the main components of RLHF, including supervised fine-tuning, reward modeling, and policy optimization, and relate them to familiar statistical ideas such as Bradley-Terry-Luce (BTL) model, latent utility estimation, active learning, experimental design, and uncertainty quantification. We review methods for learning reward functions from pairwise preference data and for optimizing policies through both two-stage RLHF pipelines and emerging one-stage approaches such as direct preference optimization. We further discuss recent extensions including reinforcement learning from AI feedback, inference-time algorithms, and reinforcement learning from verifiable rewards, as well as benchmark datasets, evaluation protocols, and open-source frameworks that support RLHF research. We conclude by highlighting open challenges in RLHF. An accompanying GitHub demo https://github.com/Pangpang-Liu/RLHF_demo illustrates key components of the RLHF pipeline.
• Abstract（参考訳）: 人間からのフィードバックからの強化学習(RLHF)は、大規模言語モデル(LLM)と人間の嗜好を整合させる中心的なフレームワークとして登場した。 実用的成功にもかかわらず、RLHFは、報酬モデルを学び、ポリシーを最適化するために、ノイズ、主観、しばしば異質なフィードバックに依存するため、基本的な統計的疑問を提起する。 この調査は、主にLLMアライメント設定に焦点を当てたRLHFに関する統計的な視点を提供する。 本稿では、教師付き微調整、報酬モデリング、ポリシー最適化を含むRLHFの主なコンポーネントを紹介し、Bradley-Terry-Luceモデル(BTL)モデル、潜在ユーティリティ推定、アクティブラーニング、実験設計、不確実性定量化など、よく知られた統計的アイデアに関連付ける。 本稿では,2段階のRLHFパイプラインと,直接選好最適化のような新たな1段階のアプローチにより,ペアの選好データから報酬関数を学習する手法についてレビューする。 さらに、AIフィードバックからの強化学習、推論時アルゴリズム、検証可能な報酬からの強化学習、ベンチマークデータセット、評価プロトコル、RLHF研究をサポートするオープンソースフレームワークなど、最近の拡張についても論じる。 RLHFのオープンな課題を強調して結論付けます。 付随するGitHubのデモ https://github.com/Pangpang-Liu/RLHF_demoでは、RLHFパイプラインの重要なコンポーネントが説明されている。

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