Insights from the Inverse: Reconstructing LLM Training Goals Through Inverse RL

大型语言模型（LLMs）通过从人类反馈中进行强化学习（RLHF）训练，展示了令人印象深刻的能力，但其底层的奖励函数和决策过程仍然不透明。本文介绍了一种新的解释LLMs的方法，即通过逆向强化学习（IRL）来恢复其隐含的奖励函数。我们对不同规模的毒性对齐LLMs进行了实验，提取出的奖励模型在预测人类偏好方面达到了最高80.40%的准确性。我们的分析揭示了奖励函数的非唯一性、模型规模与可解释性的关系以及RLHF过程中可能存在的陷阱的关键见解。我们证明，通过IRL衍生的奖励模型可以用于微调新的LLMs，从而在毒性基准测试中达到相当或更好的性能。这项工作为理解和改进LLMs的对齐提供了一个新的视角，对于这些强大系统的负责任开发和部署具有重要意义。

该论文旨在解决大型语言模型（LLM）在通过人类反馈强化学习（RLHF）训练后，其奖励函数和决策过程不透明的问题。这是一个重要的问题，因为理解这些模型的行为对于确保它们的安全性和可靠性至关重要。

论文的关键思路是应用逆向强化学习（IRL）来恢复LLM中的隐含奖励函数。这一方法不仅能够揭示模型内部的决策机制，还能够在一定程度上解决奖励函数的非唯一性问题。相比现有的研究，这种方法提供了一种新的视角来理解和改进LLM的对齐问题。

论文通过实验展示了IRL衍生的奖励模型在预测人类偏好方面的高准确性（高达80.40%），并分析了模型大小与可解释性之间的关系。此外，研究发现这些奖励模型可以用于微调新的LLM，从而在毒性基准测试中获得相当或更好的性能。论文提供了详细的实验设计，包括使用的数据集和实验方法，并且讨论了未来的研究方向。

近期在这个领域的一些相关研究包括： 1. "Fine-Tuning Language Models from Human Preferences" - 这篇论文探讨了如何通过人类偏好来微调语言模型。 2. "Interpreting Neural Networks Through the Lens of Reinforcement Learning" - 该研究尝试从强化学习的角度解释神经网络的行为。 3. "Reward Modeling for Safe and Efficient Reinforcement Learning" - 这篇论文讨论了如何构建安全有效的奖励模型。 4. "Understanding and Improving Model Alignment through Reward Engineering" - 该研究聚焦于通过奖励工程来提高模型的对齐性。