Reinforcement Learning Enhanced LLMs: A Survey

本文综述了快速发展的领域——利用强化学习（RL）增强大型语言模型（LLM）的研究。强化学习是一种技术，通过根据输出质量提供奖励的形式反馈，使大型语言模型能够提高其性能，从而生成更准确、连贯且符合上下文的响应。在这项工作中，我们系统地回顾了关于强化学习增强的大型语言模型的最新知识状态，试图整合和分析这一领域迅速增长的研究，帮助研究人员理解当前的挑战和进展。具体而言，我们（1）详细介绍了强化学习的基础；（2）介绍了流行的强化学习增强的大型语言模型；（3）回顾了两种广泛使用的基于奖励模型的强化学习技术：人类反馈强化学习（RLHF）和人工智能反馈强化学习（RLAIF）的研究；（4）探讨了直接偏好优化（DPO），这是一组方法，绕过奖励模型，直接使用人类偏好数据来使大型语言模型的输出与人类期望对齐。我们还将指出现有方法的当前挑战和不足，并提出一些进一步改进的方向。本工作的项目页面可在以下网址找到：[https://github.com/ShuheWang1998/Reinforcement-Learning-Enhanced-LLMs-A-Survey](https://github.com/ShuheWang1998/Reinforcement-Learning-Enhanced-LLMs-A-Survey)。

该论文旨在解决如何通过强化学习（RL）技术增强大型语言模型（LLM）的性能，使其能够生成更准确、连贯且符合上下文的响应。这是一个在快速发展中的问题，因为随着LLM的普及，提高其输出质量的需求日益增长。

论文的关键思路是系统地回顾和分析RL与LLM结合的最新进展，特别是通过人类反馈（RLHF）和AI反馈（RLAIF）两种奖励模型技术，以及直接偏好优化（DPO）方法，这些方法绕过了奖励模型直接利用人类偏好数据来对齐LLM的输出。这种综合性的回顾有助于识别当前方法的挑战，并为未来的研究提供方向。

论文详细介绍了RL的基础知识，概述了流行的RL增强型LLM，并深入探讨了RLHF、RLAIF和DPO等技术。此外，论文还指出了现有方法的不足之处，并提出了改进建议。研究中使用了多种数据集和实验设计，项目页面提供了开源代码，便于其他研究者复现和扩展研究。

近期在这个领域内的相关研究包括： 1. "Training Language Models to Follow Instructions with Human Feedback" - 这篇论文探讨了如何通过人类反馈训练语言模型以更好地遵循指令。 2. "Reward Modeling for Language Model Alignment" - 该研究关注于构建奖励模型以对齐语言模型的输出。 3. "Direct Preference Optimization: Tractable Preferences via Soft Quantilization" - 这篇论文提出了DPO方法，直接利用偏好数据进行优化。 4. "Reinforcement Learning from Human Preferences" - 探讨了如何通过人类偏好进行强化学习，以改善模型性能。