Reinforcement Learning for Aligning Large Language Models Agents with Interactive Environments: Quantifying and Mitigating Prompt Overfitting

📄 arXiv: 2410.19920v3 📥 PDF

作者: Mohamed Salim Aissi, Clement Romac, Thomas Carta, Sylvain Lamprier, Pierre-Yves Oudeyer, Olivier Sigaud, Laure Soulier, Nicolas Thome

分类: cs.LG

发布日期: 2024-10-25 (更新: 2025-09-05)

💡 一句话要点

提出RL微调LLM Agent框架，分析并缓解交互环境中Prompt过拟合问题

🎯 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: 大型语言模型 强化学习 Prompt工程 Prompt过拟合 对比学习

📋 核心要点

  1. 现有研究较少关注RL微调对LLM Agent在交互环境中Prompt泛化能力的影响，存在Prompt过拟合风险。
  2. 提出一种新框架，分析LLM在文本环境中RL训练后对不同Prompt形式的敏感性，并探究其内在原因。
  3. 实验表明，LLM对Prompt形式敏感，性能下降。提出对比损失方法，提升LLM的鲁棒性和泛化能力。

📝 摘要（中文）

强化学习(RL)是使大型语言模型(LLM)知识与序列决策任务对齐的一种有前景的方法。然而，很少有研究深入调查在特定环境中用RL微调对LLM Agent能力的影响。本文提出了一个新颖的框架，用于分析LLM在文本环境中经过RL训练后对Prompt形式的敏感性。研究结果表明，当面临与RL训练阶段不同的Prompt形式时，LLM的性能会下降。此外，我们通过检查模型的内部表示和显著token来分析这种敏感性的来源。最后，我们提出使用对比损失来减轻这种敏感性，并提高LLM的鲁棒性和泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在利用强化学习微调LLM Agent时，往往忽略了LLM对Prompt形式的敏感性。这意味着，在特定Prompt下训练良好的Agent，在面对略有不同的Prompt时，性能会显著下降，限制了其在实际交互环境中的应用。这种Prompt过拟合问题是现有方法的痛点。

核心思路：本文的核心思路是，通过分析LLM对不同Prompt形式的响应，揭示Prompt过拟合的内在机制，并设计相应的缓解策略。具体来说，通过考察模型内部表示和显著token，理解模型如何编码和利用Prompt信息。然后，利用对比学习的思想，迫使模型学习对Prompt形式不敏感的表示。

技术框架：该研究的技术框架主要包含三个阶段：1) 使用强化学习算法（如PPO）在文本环境中微调LLM Agent；2) 设计不同的Prompt形式，评估微调后的LLM Agent在这些Prompt下的性能，并分析其内部表示和显著token；3) 引入对比损失函数，在RL训练过程中，鼓励模型学习对Prompt形式不变的表示，从而提高泛化能力。

关键创新：该研究的关键创新在于：1) 提出了一个系统性的框架，用于分析和量化LLM Agent在交互环境中对Prompt的敏感性；2) 通过分析模型内部表示和显著token，深入理解了Prompt过拟合的内在机制；3) 提出了基于对比损失的缓解策略，有效提高了LLM Agent的鲁棒性和泛化能力。

关键设计：在对比损失的设计上，论文的关键在于如何构建正负样本对。正样本对是指语义相同但Prompt形式不同的输入，负样本对是指语义不同的输入。对比损失的目标是拉近正样本对的表示，推远负样本对的表示。具体的损失函数可以选择InfoNCE loss等常用的对比学习损失。此外，在RL训练过程中，需要平衡RL目标和对比学习目标，可以通过调整损失函数的权重来实现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，经过RL训练的LLM Agent在面对与训练时不同的Prompt形式时，性能显著下降。引入对比损失后，LLM Agent的鲁棒性得到显著提升，在不同Prompt形式下的性能差异减小，泛化能力增强。具体性能提升幅度未知，但定性结果表明对比损失的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要LLM Agent与环境交互的场景，例如智能对话系统、游戏AI、机器人控制等。通过提高LLM Agent对Prompt的鲁棒性，可以使其在更复杂的真实环境中稳定工作，降低对Prompt工程的依赖，提升用户体验。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning (RL) is a promising approach for aligning large language models (LLMs) knowledge with sequential decision-making tasks. However, few studies have thoroughly investigated the impact on LLM agents capabilities of fine-tuning them with RL in a specific environment. In this paper, we propose a novel framework to analyze the sensitivity of LLMs to prompt formulations following RL training in a textual environment. Our findings reveal that the performance of LLMs degrades when faced with prompt formulations different from those used during the RL training phase. Besides, we analyze the source of this sensitivity by examining the model's internal representations and salient tokens. Finally, we propose to use a contrastive loss to mitigate this sensitivity and improve the robustness and generalization capabilities of LLMs.