Survey: Multi-Armed Bandits Meet Large Language Models

📄 arXiv: 2505.13355v2 📥 PDF

作者: Djallel Bouneffouf, Raphael Feraud

分类: cs.AI

发布日期: 2025-05-19 (更新: 2025-09-30)

💡 一句话要点

探索多臂老虎机与大语言模型的协同：优化决策与自然语言处理

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多臂老虎机 大语言模型 强化学习 自然语言处理 决策优化 提示工程 模型微调

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在微调和提示工程中面临探索与利用的平衡难题，需要高效的决策优化方法。
  2. 论文核心思想是结合多臂老虎机算法与大语言模型，利用各自优势互补，提升整体性能。
  3. 综述性研究，总结了现有研究成果，并指出了未来研究方向，为相关领域研究提供参考。

📝 摘要（中文）

本综述探讨了多臂老虎机算法（Bandit algorithms）与大语言模型（LLMs）在人工智能领域的协同潜力。多臂老虎机算法擅长决策优化，而大语言模型则在自然语言处理方面表现出色。本文重点研究如何利用多臂老虎机算法来提升大语言模型的性能，例如在微调、提示工程和自适应响应生成中平衡探索与利用。同时，也探讨如何通过大语言模型的高级上下文理解、动态适应和策略选择能力来增强多臂老虎机算法。本综述旨在弥合多臂老虎机算法与大语言模型之间的差距，为人工智能领域的创新应用和跨学科研究铺平道路，并识别关键挑战和机遇。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型在微调、提示工程和自适应响应生成等任务中，需要进行大量的试验和调整才能达到最佳性能。传统的优化方法往往效率低下，难以在大规模学习任务中实现探索与利用的有效平衡。多臂老虎机算法能够有效地解决探索与利用的难题，但如何将其与大语言模型相结合，充分发挥其优势，仍然是一个挑战。

核心思路：论文的核心思路是探索多臂老虎机算法与大语言模型的协同潜力，利用多臂老虎机算法的决策优化能力来提升大语言模型的性能，同时利用大语言模型的高级上下文理解能力来增强多臂老虎机算法的决策能力。通过这种方式，可以实现优势互补，提高整体性能。

技术框架：本文献综述主要分为两个部分。第一部分探讨了如何利用多臂老虎机算法来优化大语言模型的微调、提示工程和自适应响应生成。第二部分探讨了如何利用大语言模型来增强多臂老虎机算法的上下文理解、动态适应和策略选择能力。整体框架围绕着多臂老虎机算法与大语言模型的结合展开，旨在弥合两者之间的差距。

关键创新：该综述的关键创新在于系统性地梳理了多臂老虎机算法与大语言模型相结合的研究现状，并指出了未来研究方向。它不仅探讨了如何利用多臂老虎机算法来优化大语言模型，还探讨了如何利用大语言模型来增强多臂老虎机算法，从而为相关领域的研究提供了新的思路。与现有方法相比，该综述更加全面和深入，能够帮助研究人员更好地理解多臂老虎机算法与大语言模型之间的关系。

关键设计：由于是综述文章，没有具体的技术细节。但是文章提到了在将多臂老虎机算法应用于大语言模型时，需要考虑如何设计合适的奖励函数、探索策略和模型结构。在将大语言模型应用于多臂老虎机算法时，需要考虑如何利用大语言模型的上下文理解能力来提高决策的准确性。

📊 实验亮点

该综述总结了现有研究中多臂老虎机算法在大语言模型微调、提示工程和自适应响应生成等方面的应用，并分析了大语言模型在增强多臂老虎机算法上下文理解和策略选择方面的潜力。虽然没有提供具体的性能数据，但指出了未来研究方向，例如如何设计更有效的奖励函数和探索策略，以及如何利用大语言模型的知识来提高决策的准确性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要优化决策的大语言模型应用场景，例如智能对话系统、机器翻译、文本生成等。通过结合多臂老虎机算法与大语言模型，可以提高这些应用的性能和效率，从而带来更好的用户体验。此外，该研究还可以促进人工智能领域的跨学科研究，推动多臂老虎机算法与大语言模型在更多领域的应用。

📄 摘要（原文）

Bandit algorithms and Large Language Models (LLMs) have emerged as powerful tools in artificial intelligence, each addressing distinct yet complementary challenges in decision-making and natural language processing. This survey explores the synergistic potential between these two fields, highlighting how bandit algorithms can enhance the performance of LLMs and how LLMs, in turn, can provide novel insights for improving bandit-based decision-making. We first examine the role of bandit algorithms in optimizing LLM fine-tuning, prompt engineering, and adaptive response generation, focusing on their ability to balance exploration and exploitation in large-scale learning tasks. Subsequently, we explore how LLMs can augment bandit algorithms through advanced contextual understanding, dynamic adaptation, and improved policy selection using natural language reasoning. By providing a comprehensive review of existing research and identifying key challenges and opportunities, this survey aims to bridge the gap between bandit algorithms and LLMs, paving the way for innovative applications and interdisciplinary research in AI.