한줄 요약: 

대형 언어 모델(LLM)과 강화 학습(RL)의 융합을 탐구  
특히, 역강화학습(IRL)을 통해 LLM의 정렬 문제를 해결하는 방법에 중점  
LLM의 성능을 향상시키기 위해 RL을 활용하는 방법과, 데이터로부터 보상 모델을 학습하여 LLM을 최적화하는 방법을 다룸    
RL과 LLM의 성공을 결합하여 인간의 의도와 윤리적 원칙에 맞는 LLM 출력을 보장하는 방법을 제안  





짧은 요약(Abstract) :



이 튜토리얼은 대형 언어 모델(LLM)과 강화 학습(RL)의 융합을 탐구합니다. 특히, 역강화학습(IRL)을 통해 LLM의 정렬 문제를 해결하는 방법에 중점을 둡니다. LLM의 성능을 향상시키기 위해 RL을 활용하는 방법과, 데이터로부터 보상 모델을 학습하여 LLM을 최적화하는 방법을 다룹니다. 또한, 희소 보상 RL 문헌에서 얻은 통찰을 바탕으로 LLM 연구를 위한 인프라를 구축하는 방법을 제시합니다. 이 튜토리얼은 RL과 LLM의 성공을 결합하여 인간의 의도와 윤리적 원칙에 맞는 LLM 출력을 보장하는 방법을 제안합니다.




This tutorial explores the intersection of large language models (LLMs) and reinforcement learning (RL), with a focus on addressing the alignment problem of LLMs through inverse reinforcement learning (IRL). It discusses how RL can be leveraged to enhance the performance of LLMs and how reward models can be learned from data to optimize LLMs. The tutorial also presents insights from sparse-reward RL literature to build infrastructure for RL and LLM research. It proposes methods to combine the successes of RL and LLMs to ensure that LLM outputs align with human intent and ethical principles.


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단어정리

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Methodology

한글 설명

이 논문은 대형 언어 모델(LLM)과 강화 학습(RL)의 결합을 통해 LLM의 성능을 최적화하는 방법을 탐구합니다. 특히, 역강화학습(Inverse Reinforcement Learning, IRL)을 활용하여 보상 모델을 학습하고, 이를 통해 LLM의 출력을 인간의 의도와 일치시키는 방법을 제안합니다.

1. 역강화학습(IRL)과 보상 모델링:
   • IRL은 주어진 행동 데이터로부터 보상 함수를 추정하는 방법입니다. 이 논문에서는 IRL을 통해 LLM의 행동 데이터를 분석하고, 이를 기반으로 보상 모델을 구축합니다. 보상 모델은 LLM이 생성하는 출력이 인간의 의도와 얼마나 일치하는지를 평가하는 역할을 합니다.
2. 브래들리-테리 모델(Bradley-Terry Model):
   • 보상 모델링에 있어 브래들리-테리 모델을 사용하여 두 개체 간의 비교를 통해 승률을 예측합니다. 이 모델은 LLM의 다양한 응답을 비교하여 어떤 응답이 더 나은지를 판단하는 데 사용됩니다.
3. 분류 기반 보상 모델:
   • 브래들리-테리 모델의 한계를 극복하기 위해, 분류 기반의 보상 모델을 제안합니다. 이 모델은 응답의 순서 일관성을 유지하면서도, 노이즈가 있는 레이블에 더 강건한 성능을 보입니다.
4. 프롬프트 최적화:
   • 프롬프트 최적화는 LLM의 성능을 향상시키기 위한 중요한 요소입니다. 이 논문에서는 프롬프트 정렬 데이터셋을 활용하여, 역강화학습을 통해 최적의 프롬프트를 선택하는 방법을 제안합니다. 이를 통해 LLM이 주어진 쿼리에 대해 가장 적절한 응답을 생성할 수 있도록 합니다.
5. 테스트 시 최적화:
   • 보상 모델을 활용하여 테스트 시점에서 LLM의 출력을 최적화할 수 있는 방법을 제안합니다. 이는 LLM이 새로운 작업에 빠르게 적응할 수 있도록 돕습니다.

This paper explores methods to optimize the performance of Large Language Models (LLMs) by integrating them with Reinforcement Learning (RL), specifically through the use of Inverse Reinforcement Learning (IRL) to learn reward models and align LLM outputs with human intent.

1. Inverse Reinforcement Learning (IRL) and Reward Modeling:
   • IRL is used to infer reward functions from given behavior data. In this paper, IRL is employed to analyze the behavior data of LLMs and build a reward model based on it. The reward model evaluates how well the outputs generated by the LLM align with human intent.
2. Bradley-Terry Model:
   • The Bradley-Terry model is used in reward modeling to predict win rates through pairwise comparisons. This model helps in determining which of the LLM’s various responses is better by comparing them.
3. Classification-Based Reward Model:
   • To overcome the limitations of the Bradley-Terry model, a classification-based reward model is proposed. This model maintains order consistency of responses and performs better in the presence of noisy labels.
4. Prompt Optimization:
   • Prompt optimization is a crucial factor in enhancing the performance of LLMs. The paper proposes a method to select the optimal prompt using a prompt-alignment dataset and IRL, allowing the LLM to generate the most appropriate response for a given query.
5. Test-Time Optimization:
   • The paper suggests methods to optimize LLM outputs at test time using reward models, enabling LLMs to quickly adapt to new tasks.

Results

논문 “Inverse Reinforcement Learning Meets LLM Alignment”는 강화 학습(RL)과 대형 언어 모델(LLM)의 융합을 다루고 있으며, 특히 역강화 학습(IRL)을 통해 LLM의 정렬 문제를 해결하는 방법을 탐구합니다. 이 논문은 RL과 LLM의 성공 사례를 결합하여 더 나은 성능을 달성하고, 인간의 의도와 윤리적 원칙에 맞는 출력을 보장하는 방법을 제안합니다.

한글 설명:

1. 경쟁 모델: 이 연구에서는 다양한 RL 알고리즘과 LLM을 결합하여 새로운 모델을 제안합니다. 특히, 역강화 학습을 통해 보상 모델을 학습하고 이를 LLM의 최적화에 활용합니다. 이 과정에서 Bradley-Terry 모델과 같은 전통적인 랭킹 이론을 활용하여 보상 모델을 구축합니다.

2. 테스트 데이터: 연구에서는 다양한 데이터셋을 활용하여 모델의 성능을 평가합니다. 특히, 수학적 추론 능력과 대화형 AI의 성능을 평가하기 위한 데이터셋이 사용됩니다. 이러한 데이터셋은 모델이 다양한 상황에서 얼마나 잘 일반화할 수 있는지를 평가하는 데 사용됩니다.

3. 메트릭: 모델의 성능은 주로 보상 모델의 정확성과 일관성, 그리고 최종 출력의 품질을 기준으로 평가됩니다. 특히, 보상 모델이 얼마나 잘 일반화할 수 있는지, 그리고 다양한 프롬프트에 대해 얼마나 일관된 출력을 생성할 수 있는지가 주요 평가 기준입니다.

4. 비교: 연구에서는 제안된 모델과 기존의 RL 및 LLM 모델 간의 성능을 비교합니다. 특히, 제안된 모델이 얼마나 더 효율적으로 보상 모델을 학습하고, 이를 통해 LLM의 출력을 최적화할 수 있는지를 강조합니다. 또한, 제안된 방법이 기존의 방법들보다 더 적은 데이터로도 높은 성능을 달성할 수 있음을 보여줍니다.

5. Competing Models: The study proposes new models by integrating various RL algorithms with LLMs, focusing on solving the alignment problem of LLMs through inverse reinforcement learning. The process involves learning reward models using traditional ranking theories like the Bradley-Terry model and applying them to optimize LLMs.

6. Test Data: The research utilizes diverse datasets to evaluate the model’s performance, particularly datasets for assessing mathematical reasoning abilities and conversational AI performance. These datasets are used to evaluate how well the model can generalize across different scenarios.

7. Metrics: The model’s performance is primarily evaluated based on the accuracy and consistency of the reward model and the quality of the final output. Key evaluation criteria include how well the reward model can generalize and how consistently it can generate outputs across various prompts.

8. Comparison: The study compares the proposed model’s performance with existing RL and LLM models. It highlights the proposed model’s efficiency in learning reward models and optimizing LLM outputs. The study also demonstrates that the proposed method can achieve high performance with less data compared to traditional methods.

예제

예시: 대화형 AI를 위한 역강화학습(IRL)

1. 트레이닝 데이터
   • 인풋: 대화형 AI 시스템이 사용자와 상호작용한 기록. 각 상호작용은 [질문, 응답, 응답의 정확성]으로 구성됩니다.
   • 아웃풋: 보상 모델. 이 모델은 주어진 질문에 대해 올바른 응답을 생성할 확률을 높이는 방향으로 학습됩니다.
2. 테스트 데이터
   • 인풋: 새로운 질문 세트.
   • 아웃풋: 각 질문에 대해 최적의 응답을 생성하는 프롬프트.
3. 구체적인 테스크
   • 대화형 AI 시스템이 사용자로부터 받은 질문에 대해 가장 적절한 응답을 생성하는 것입니다. 이를 위해, 시스템은 학습된 보상 모델을 사용하여 각 질문에 대해 최적의 프롬프트를 선택합니다.

예시: 수학적 추론을 위한 IRL

1. 트레이닝 데이터
   • 인풋: 수학 문제와 그에 대한 다양한 풀이 과정. 각 풀이 과정은 [문제, 풀이 과정, 정답 여부]로 구성됩니다.
   • 아웃풋: 보상 모델. 이 모델은 주어진 문제에 대해 올바른 풀이 과정을 선택할 수 있도록 학습됩니다.
2. 테스트 데이터
   • 인풋: 새로운 수학 문제 세트.
   • 아웃풋: 각 문제에 대해 최적의 풀이 과정을 생성하는 프롬프트.
3. 구체적인 테스크
   • 수학 문제에 대해 가장 일반화된 추론 경로를 찾아내는 것입니다. 이를 위해, 시스템은 학습된 보상 모델을 사용하여 각 문제에 대해 최적의 풀이 과정을 선택합니다.

Example: Inverse Reinforcement Learning (IRL) for Conversational AI

1. Training Data
   • Input: Records of interactions between a conversational AI system and users. Each interaction consists of [query, response, correctness of response].
   • Output: Reward model. This model is trained to increase the likelihood of generating correct responses to given queries.
2. Test Data
   • Input: A new set of queries.
   • Output: Prompts that generate the optimal response for each query.
3. Specific Task
   • The task is for the conversational AI system to generate the most appropriate response to user queries. To achieve this, the system uses the learned reward model to select the optimal prompt for each query.

Example: IRL for Mathematical Reasoning

1. Training Data
   • Input: Mathematical problems and various solution processes. Each solution process consists of [problem, solution process, correctness].
   • Output: Reward model. This model is trained to select the correct solution process for a given problem.
2. Test Data
   • Input: A new set of mathematical problems.
   • Output: Prompts that generate the optimal solution process for each problem.
3. Specific Task
   • The task is to find the most generalized reasoning path for solving mathematical problems. To achieve this, the system uses the learned reward model to select the optimal solution process for each problem.

요약

이 논문에서는 대규모 언어 모델(LLM)과 강화 학습(RL)의 결합을 통해 LLM의 성능을 향상시키는 방법을 탐구합니다. 특히, 역강화학습(IRL)을 활용하여 데이터로부터 보상 모델을 학습하고, 이를 통해 LLM의 최적화를 수행하는 방법을 제안합니다. 또한, 보상 모델을 사용하여 테스트 시점에서 최적화를 가능하게 하고, 다양한 응용 분야에서의 성능을 개선할 수 있음을 보여줍니다.

This paper explores methods to enhance the performance of large language models (LLMs) by integrating them with reinforcement learning (RL). It specifically proposes using inverse reinforcement learning (IRL) to learn reward models from data, which are then used to optimize LLMs. Additionally, the paper demonstrates how reward models enable test-time optimization and improve performance across various applications.

기타

1. 다이어그램 (Diagrams):
   • 결과: 다이어그램은 연구의 개념적 모델이나 프로세스를 시각적으로 설명하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 강화 학습과 대형 언어 모델(LLM)의 상호작용을 설명하는 다이어그램은 각 구성 요소 간의 관계를 명확히 보여줄 수 있습니다.
   • 인사이트: 다이어그램을 통해 복잡한 시스템의 구조를 쉽게 이해할 수 있으며, 연구의 주요 흐름을 한눈에 파악할 수 있습니다.

   English Version:

   • Results: Diagrams are used to visually explain the conceptual model or process of the research. For instance, a diagram explaining the interaction between reinforcement learning and large language models (LLMs) can clearly show the relationships between each component.
   • Insights: Diagrams allow for an easy understanding of the structure of complex systems and provide a quick overview of the main flow of the research.
2. 피규어 (Figures):
   • 결과: 피규어는 실험 결과나 데이터 분석을 시각적으로 표현합니다. 예를 들어, 성능 비교 그래프는 다양한 알고리즘의 효율성을 비교하는 데 사용될 수 있습니다.
   • 인사이트: 피규어를 통해 데이터의 패턴이나 트렌드를 쉽게 파악할 수 있으며, 연구의 결과를 직관적으로 이해할 수 있습니다.

   English Version:

   • Results: Figures visually represent experimental results or data analysis. For example, performance comparison graphs can be used to compare the efficiency of various algorithms.
   • Insights: Figures allow for easy identification of patterns or trends in the data and provide an intuitive understanding of the research results.
3. 테이블 (Tables):
   • 결과: 테이블은 정량적 데이터를 체계적으로 정리하여 제시합니다. 예를 들어, 다양한 모델의 성능 지표를 비교하는 데 사용될 수 있습니다.
   • 인사이트: 테이블을 통해 데이터를 체계적으로 비교할 수 있으며, 세부적인 수치를 명확히 확인할 수 있습니다.

   English Version:

   • Results: Tables systematically organize and present quantitative data. For example, they can be used to compare performance metrics of various models.
   • Insights: Tables allow for systematic comparison of data and provide a clear view of detailed figures.
4. 어펜딕스 (Appendices):
   • 결과: 어펜딕스는 본문에 포함하기에는 너무 자세한 정보나 추가적인 자료를 제공합니다. 예를 들어, 실험 설정이나 추가적인 데이터 분석 결과를 포함할 수 있습니다.

   • 인사이트: 어펜딕스를 통해 연구의 재현성을 높일 수 있으며, 독자가 추가적인 정보를 얻을 수 있습니다.

   • Results: Appendices provide detailed information or additional materials that are too extensive to include in the main text. For example, they may include experimental setups or additional data analysis results.
   • Insights: Appendices enhance the reproducibility of the research and allow readers to access additional information.

refer format:

BibTeX 형식:

@misc{vanderSchaar2025,
  author = {Mihaela van der Schaar and Hao Sun},
  title = {Inverse Reinforcement Learning Meets LLM Alignment},
  year = {2025},
  month = {July},
  note = {ACL 2025 Tutorial},
  url = {https://sites.google.com/view/irl-llm}
}

시카고 스타일: Mihaela van der Schaar and Hao Sun. 2025. “Inverse Reinforcement Learning Meets LLM Alignment.” ACL 2025 Tutorial, Vienna, July. https://sites.google.com/view/irl-llm.