本文提出了针对具有人类反馈的强化学习的理论框架，研究发现最大似然估计器在Bradley-Terry-Luce模型和Plackett-Luce模型下都能收敛。在基于学习的奖赏模型的策略时，MLE失败，而悲观的MLE提供了改进的性能策略。此外，真实MLE和替代MLE在PL模型下都会收敛，真实MLE渐近地更有效。这些结果验证了现有RLHF算法在InstructGPT上的实证成功，并为算法设计提供了新的见解。本文还统一了RLHF问题和max-entropy Inverse Reinforcement Learning问题，并为max-entropy IRL提供了第一个样本复杂度上界。

该文提供了针对具有人类反馈的强化学习的理论框架，研究表明最大似然估计器在Bradley-Terry-Luce模型和Plackett-Luce模型下都能收敛，但在基于学习的奖励模型的策略时，MLE失败，而一种悲观的MLE在某些涵盖假设下提供了改进的性能策略。此外，该文证明在PL模型下，真实MLE和一个将K路比较分成两两比较的替代MLE都会收敛。