Benefits and Pitfalls of Reinforcement Learning for Language Model Planning: A Theoretical Perspective

📄 arXiv: 2509.22613v1 📥 PDF

作者: Siwei Wang, Yifei Shen, Haoran Sun, Shi Feng, Shang-Hua Teng, Li Dong, Yaru Hao, Wei Chen

分类: cs.AI, cs.CL, cs.LG, stat.ML

发布日期: 2025-09-26

💡 一句话要点

理论分析强化学习在语言模型规划中的优劣，揭示探索与多样性的重要性

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 强化学习 语言模型 规划 策略梯度 Q-learning 探索 多样性 理论分析

📋 核心要点

  1. 现有监督微调方法在语言模型规划中易受共现关系影响，产生虚假解，泛化能力受限。
  2. 论文提出通过强化学习，特别是策略梯度和Q-learning，利用探索机制来克服监督学习的局限性，实现更准确的规划。
  3. 理论分析和实验结果表明，强化学习能有效提升规划能力，但策略梯度存在多样性崩溃问题，Q-learning在多样性保持方面更具优势。

📝 摘要（中文）

本文从理论角度研究了强化学习（RL）增强大型语言模型（LLM）规划能力的有效性，重点关注策略梯度（PG）和Q-learning方法。通过可处理的基于图的抽象，分析表明监督微调（SFT）可能引入基于共现的虚假解，而RL主要通过探索实现正确的规划，强调了探索在实现更好泛化中的作用。然而，PG存在多样性崩溃问题，即使在达到完美准确率后，输出多样性也会降低。相比之下，Q-learning提供了离策略学习和收敛时保持多样性这两个关键优势。进一步证明，需要仔细设计奖励以防止Q-learning中的奖励破解。最后，将该框架应用于现实世界的规划基准Blocksworld，证实了这些行为在实践中确实存在。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型（LLM）在进行规划任务时，通常采用监督微调（SFT）方法。然而，SFT容易受到训练数据中虚假相关性的影响，例如，某些词语经常一起出现，导致模型学习到错误的规划策略。这种基于共现的虚假解会降低模型的泛化能力，使其在新的、未见过的情境下表现不佳。因此，如何提升LLM在规划任务中的泛化能力，避免陷入虚假解，是一个重要的研究问题。

核心思路：论文的核心思路是利用强化学习（RL）中的探索机制来克服SFT的局限性。RL通过与环境的交互，不断尝试不同的行动，并根据获得的奖励来调整策略。这种探索过程有助于模型发现更优的规划路径，避免过度依赖训练数据中的虚假相关性。同时，论文对比了策略梯度（PG）和Q-learning两种RL方法，分析了它们在规划任务中的优缺点。

技术框架：论文构建了一个基于图的抽象框架，用于理论分析RL在LLM规划中的行为。该框架将规划任务表示为一个图，其中节点表示状态，边表示行动。然后，分别使用PG和Q-learning算法在该图上进行训练，并分析它们的收敛性质和泛化能力。此外，论文还设计了一个Blocksworld环境，用于验证理论分析的结论。整体流程包括：1）构建图抽象；2）分别使用PG和Q-learning进行训练；3）理论分析收敛性和泛化能力；4）在Blocksworld环境中进行实验验证。

关键创新：论文的关键创新在于从理论上揭示了RL在LLM规划中的优势和局限性。具体来说，论文证明了SFT可能引入基于共现的虚假解，而RL主要通过探索实现正确的规划。此外，论文还发现了PG存在多样性崩溃问题，而Q-learning在多样性保持方面更具优势。这些理论发现为RL在LLM规划中的应用提供了重要的指导。

关键设计：在Q-learning中，奖励函数的设计至关重要。为了防止奖励破解，需要仔细设计奖励函数，使其能够准确反映规划任务的目标。例如，可以采用稀疏奖励，只在完成规划目标时给予奖励。此外，论文还分析了学习率、探索率等超参数对RL性能的影响，并给出了合理的设置建议。

📊 实验亮点

论文通过理论分析和实验验证，揭示了强化学习在语言模型规划中的优势和局限性。在Blocksworld实验中，验证了策略梯度存在多样性崩溃问题，而Q-learning在多样性保持方面更具优势。这些结果为实际应用中选择合适的强化学习算法提供了重要的参考依据。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要语言模型进行规划的场景，例如机器人导航、任务调度、对话系统等。通过利用强化学习的探索能力和多样性保持特性，可以提升语言模型在复杂环境下的规划能力和泛化性能，使其能够更好地完成各种实际任务。未来的研究可以进一步探索更有效的奖励函数设计和探索策略，以提升强化学习在语言模型规划中的应用效果。

📄 摘要（原文）

Recent reinforcement learning (RL) methods have substantially enhanced the planning capabilities of Large Language Models (LLMs), yet the theoretical basis for their effectiveness remains elusive. In this work, we investigate RL's benefits and limitations through a tractable graph-based abstraction, focusing on policy gradient (PG) and Q-learning methods. Our theoretical analyses reveal that supervised fine-tuning (SFT) may introduce co-occurrence-based spurious solutions, whereas RL achieves correct planning primarily through exploration, underscoring exploration's role in enabling better generalization. However, we also show that PG suffers from diversity collapse, where output diversity decreases during training and persists even after perfect accuracy is attained. By contrast, Q-learning provides two key advantages: off-policy learning and diversity preservation at convergence. We further demonstrate that careful reward design is necessary to prevent reward hacking in Q-learning. Finally, applying our framework to the real-world planning benchmark Blocksworld, we confirm that these behaviors manifest in practice.