Reinforcement Learning Meets Large Language Models: A Survey of Advancements and Applications Across the LLM Lifecycle

📄 arXiv: 2509.16679v1 📥 PDF

作者: Keliang Liu, Dingkang Yang, Ziyun Qian, Weijie Yin, Yuchi Wang, Hongsheng Li, Jun Liu, Peng Zhai, Yang Liu, Lihua Zhang

分类: cs.CL

发布日期: 2025-09-20

备注: A Survey of Reinforcement Learning for Large Language Models

💡 一句话要点

综述：强化学习赋能大语言模型全生命周期，提升推理与对齐性能

🎯 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 大语言模型 对齐微调 强化推理 预训练 综述 LLM生命周期 可验证奖励

📋 核心要点

  1. 现有关于强化学习增强大语言模型的综述缺乏对LLM全生命周期的覆盖，未能系统性地总结RL在各个阶段的作用。
  2. 本文全面回顾了RL在LLM预训练、对齐微调和强化推理等阶段的应用，并重点关注了RLVR方法。
  3. 本文整理了RL微调所需的数据集、评估基准以及开源工具和训练框架，为后续研究提供了实践参考。

📝 摘要（中文）

近年来，以强化学习（RL）为中心的训练方法显著增强了大语言模型（LLM）的推理和对齐性能，特别是在理解人类意图、遵循用户指令和增强推理能力方面。虽然现有的综述提供了对RL增强LLM的概述，但它们的范围通常有限，未能全面总结RL如何在LLM的整个生命周期中运作。本文系统地回顾了RL赋能LLM的理论和实践进展，特别是可验证奖励的强化学习（RLVR）。首先，简要介绍了RL的基本理论。其次，详细阐述了RL在LLM生命周期的各个阶段的应用策略，包括预训练、对齐微调和强化推理。特别强调，强化推理阶段的RL方法是推动模型推理能力达到极限的关键驱动力。接下来，整理了现有的用于RL微调的数据集和评估基准，涵盖人工标注数据集、AI辅助偏好数据和程序验证风格的语料库。随后，回顾了主流的开源工具和训练框架，为后续研究提供了清晰的实践参考。最后，分析了RL增强LLM领域未来的挑战和趋势。本综述旨在向研究人员和从业人员介绍RL和LLM交叉领域的最新进展和前沿趋势，以促进更智能、更通用和更安全的LLM的发展。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型在推理和对齐方面仍存在不足，难以完全理解人类意图并准确执行复杂指令。现有的RL增强LLM的综述通常只关注特定阶段，缺乏对LLM全生命周期的系统性分析。

核心思路：本文的核心思路是系统性地梳理RL在LLM全生命周期中的应用，从预训练、对齐微调到强化推理，全面分析RL如何提升LLM的推理和对齐能力。通过对不同阶段的RL方法进行归纳和总结，为研究人员提供一个清晰的框架，从而更好地理解和应用RL技术。

技术框架：本文的整体框架包括以下几个主要部分：首先，简要介绍RL的基本理论。其次，详细阐述RL在LLM生命周期的各个阶段的应用策略，包括预训练、对齐微调和强化推理。然后，整理现有的用于RL微调的数据集和评估基准。接着，回顾主流的开源工具和训练框架。最后，分析未来的挑战和趋势。

关键创新：本文的关键创新在于对RL在LLM全生命周期中的应用进行了系统性的梳理和总结，特别是强调了强化推理阶段的RL方法对于提升模型推理能力的重要性。此外，本文还整理了大量的资源，包括数据集、评估基准和开源工具，为研究人员提供了便利。

关键设计：本文主要是一篇综述文章，没有提出新的算法或模型。但是，文章对现有RL方法在LLM不同阶段的应用进行了详细的分析和总结，并对未来的研究方向进行了展望。例如，文章提到了可验证奖励的强化学习（RLVR）在提升LLM安全性和可靠性方面的潜力。

📊 实验亮点

本文系统性地回顾了RL在LLM全生命周期中的应用，并整理了大量的数据集、评估基准和开源工具，为研究人员提供了全面的参考。特别强调了强化推理阶段的RL方法对于提升模型推理能力的重要性，并对未来的研究方向进行了展望。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于开发更智能、更通用和更安全的大语言模型，例如，可以提升聊天机器人的对话质量、提高智能助手的任务执行能力、增强代码生成模型的准确性等。此外，该研究还有助于推动人机协作和人工智能安全等领域的发展。

📄 摘要（原文）

In recent years, training methods centered on Reinforcement Learning (RL) have markedly enhanced the reasoning and alignment performance of Large Language Models (LLMs), particularly in understanding human intents, following user instructions, and bolstering inferential strength. Although existing surveys offer overviews of RL augmented LLMs, their scope is often limited, failing to provide a comprehensive summary of how RL operates across the full lifecycle of LLMs. We systematically review the theoretical and practical advancements whereby RL empowers LLMs, especially Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (RLVR). First, we briefly introduce the basic theory of RL. Second, we thoroughly detail application strategies for RL across various phases of the LLM lifecycle, including pre-training, alignment fine-tuning, and reinforced reasoning. In particular, we emphasize that RL methods in the reinforced reasoning phase serve as a pivotal driving force for advancing model reasoning to its limits. Next, we collate existing datasets and evaluation benchmarks currently used for RL fine-tuning, spanning human-annotated datasets, AI-assisted preference data, and program-verification-style corpora. Subsequently, we review the mainstream open-source tools and training frameworks available, providing clear practical references for subsequent research. Finally, we analyse the future challenges and trends in the field of RL-enhanced LLMs. This survey aims to present researchers and practitioners with the latest developments and frontier trends at the intersection of RL and LLMs, with the goal of fostering the evolution of LLMs that are more intelligent, generalizable, and secure.