A Survey on Progress in LLM Alignment from the Perspective of Reward Design

要約

人間の価値と意図との大規模な言語モデル（LLM）の整合性は、報酬メカニズムの設計がモデルの動作を形成する上で重要な要因となっている現在のAI研究の中心的な課題を表しています。
この研究は、体系的な理論的枠組みを介したLLMアライメントにおける報酬メカニズムの包括的な調査を実施し、その開発を3つの重要なフェーズに分類します：（1）フィードバック（診断）、（2）報酬設計（処方）、および（3）最適化（治療）。
この研究は、建設基準、形式、表現、および粒度を含む4次元分析を通じて、報酬モデリングの進化的傾向を明らかにする体系的な分類フレームワークを確立します。
LLMアライメントの分野はいくつかの永続的な課題に直面していますが、報酬設計の最近の進歩は大きなパラダイムシフトを促進しています。
注目すべき開発には、補強学習ベースのフレームワークから新しい最適化パラダイムへの移行、およびマルチモーダル統合と同時タスク調整を含む複雑なアライメントシナリオに対処するための強化された機能が含まれます。
最後に、この調査では、革新的な報酬設計戦略を通じて、LLMの調整に関する将来の研究の方向性を有望で概説しています。

要約(オリジナル)

The alignment of large language models (LLMs) with human values and intentions represents a core challenge in current AI research, where reward mechanism design has become a critical factor in shaping model behavior. This study conducts a comprehensive investigation of reward mechanisms in LLM alignment through a systematic theoretical framework, categorizing their development into three key phases: (1) feedback (diagnosis), (2) reward design (prescription), and (3) optimization (treatment). Through a four-dimensional analysis encompassing construction basis, format, expression, and granularity, this research establishes a systematic classification framework that reveals evolutionary trends in reward modeling. The field of LLM alignment faces several persistent challenges, while recent advances in reward design are driving significant paradigm shifts. Notable developments include the transition from reinforcement learning-based frameworks to novel optimization paradigms, as well as enhanced capabilities to address complex alignment scenarios involving multimodal integration and concurrent task coordination. Finally, this survey outlines promising future research directions for LLM alignment through innovative reward design strategies.

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