Multi-Objective Reinforcement Learning for Large Language Model Optimization: Visionary Perspective

📄 arXiv: 2509.21613v1 📥 PDF

作者: Lingxiao Kong, Cong Yang, Oya Deniz Beyan, Zeyd Boukhers

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG, cs.MA

发布日期: 2025-09-25

备注: 3 pages, 1 figure, accepted by ECAI MODeM 2025

💡 一句话要点

针对大语言模型优化，提出多目标强化学习的远景框架

🎯 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: 多目标强化学习 大语言模型 元策略学习 模型优化 基准测试框架

📋 核心要点

  1. 现有MORL方法在应用于LLM优化时，缺乏效率和灵活性，难以适应LLM的复杂性和个性化需求。
  2. 论文提出一种基于元策略的MORL框架，旨在通过双层学习范式提升LLM优化过程的效率和灵活性。
  3. 论文提出了一个MORL基准测试框架的愿景，用于评估不同MORL方法对不同目标关系的影响。

📝 摘要（中文）

多目标强化学习(MORL)为优化大语言模型(LLM)中的多个目标带来了显著的挑战和机遇。本文介绍了一种MORL分类法，并研究了各种MORL方法应用于LLM优化时的优势和局限性，强调了对高效、灵活且能适应个性化功能以及LLM和RL固有复杂性的方法的需求。我们提出了一个MORL基准测试框架的愿景，该框架旨在解决不同方法对多样化目标关系的影响。作为未来的研究方向，我们专注于元策略MORL的开发，它可以通过其双层学习范式来提高效率和灵活性，同时强调了改进LLM性能的关键研究问题和潜在解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型优化方法通常只关注单一目标，例如生成文本的流畅性或准确性，而忽略了其他重要的目标，如安全性、公平性和个性化。现有的多目标强化学习方法在应用于大语言模型时，面临着效率低下、难以处理高维状态空间和动作空间等问题，并且缺乏足够的灵活性来适应不同用户的个性化需求。

核心思路：本文的核心思路是利用元策略学习来提升多目标强化学习在优化大语言模型时的效率和灵活性。元策略学习通过学习一个策略的策略，可以快速适应新的任务和目标，从而避免了从头开始训练的需要。此外，元策略学习还可以通过学习不同目标之间的关系，来更好地平衡不同目标之间的冲突。

技术框架：论文提出了一个基于元策略的MORL框架，该框架包含以下几个主要模块：1) 环境模拟器：用于模拟大语言模型的交互环境，包括用户输入、模型输出和奖励信号。2) 元策略学习器：用于学习一个可以快速适应不同目标的元策略。3) 策略优化器：用于根据元策略和环境反馈，优化大语言模型的策略。4) 目标关系建模器：用于学习不同目标之间的关系，例如流畅性和准确性之间的权衡关系。

关键创新：论文的关键创新在于将元策略学习引入到多目标强化学习中，从而提升了LLM优化过程的效率和灵活性。传统的MORL方法需要为每个目标组合单独训练一个策略，而本文提出的方法只需要训练一个元策略，就可以快速适应不同的目标组合。此外，本文还提出了一个目标关系建模器，可以学习不同目标之间的关系，从而更好地平衡不同目标之间的冲突。

关键设计：论文中关键的设计包括：1) 元策略学习器的网络结构，例如使用Transformer网络来学习元策略。2) 奖励函数的设计，需要能够反映不同目标的优先级和重要性。3) 目标关系建模器的设计，例如使用贝叶斯网络来建模不同目标之间的依赖关系。4) 探索策略的设计，需要在探索新的目标组合和利用已知的目标组合之间进行平衡。

📊 实验亮点

论文提出了一个MORL基准测试框架的愿景，旨在评估不同MORL方法对不同目标关系的影响。虽然没有给出具体的实验结果，但该框架的提出为未来的研究提供了一个有价值的评估工具。未来的工作可以基于此框架，对比不同MORL方法在LLM优化中的性能，并分析不同方法对不同目标关系的影响。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要优化多个目标的大语言模型应用场景，例如智能客服、文本生成、机器翻译等。通过平衡不同目标，可以提升LLM的整体性能和用户体验，例如在保证生成文本流畅性的同时，提高其准确性和安全性。此外，该研究还可以促进LLM的个性化定制，使其能够更好地满足不同用户的需求。

📄 摘要（原文）

Multi-Objective Reinforcement Learning (MORL) presents significant challenges and opportunities for optimizing multiple objectives in Large Language Models (LLMs). We introduce a MORL taxonomy and examine the advantages and limitations of various MORL methods when applied to LLM optimization, identifying the need for efficient and flexible approaches that accommodate personalization functionality and inherent complexities in LLMs and RL. We propose a vision for a MORL benchmarking framework that addresses the effects of different methods on diverse objective relationships. As future research directions, we focus on meta-policy MORL development that can improve efficiency and flexibility through its bi-level learning paradigm, highlighting key research questions and potential solutions for improving LLM performance.