Sutton と Barto の RL 書籍を学ぶことと、それを LLM 向け RL（例：ツール利用、数学的推論、エージェントなど）と結びつけるにはどうすればよいか？ [D]

みなさん、こんにちは。

私は昨年の夏に、数学の修士課程を修了しました。ここ最近は、ML/DLやLLMについてもっと理解しようとしていて、LLMとその推論能力に関する本を読んだり、時々論文を読んだりしています（特に数学のためのAIに興味があります）。WikipediaでRLについて読んだときにも、それがとても面白そうだと感じたので、RLとLLMとのつながりについてもっと学びたいと思いました。

RLに関する定番の本は「Sutton and Barto」であり、LLMが本格的に人気になる前の2020年に出版されたため、PPOやGRPOなどについては触れられていません。そこで、より焦点を絞って学べるようにするために、LLMにRLの本から関連しそうな章を選んでもらうよう依頼しました。すると、彼らは第1章（導入）、第3章（有限MDP）、第6章（TD学習）、そして第9章（近似によるオンポリシー予測）、第10章（オンポリシー...）、第11章（近似によるオンポリシー制御）、第13章（ポリシー勾配法）を選びました。

そこで、次のような質問があります。もしよければ皆さんに助けてもらえないかと思っています。

その選び方についてどう思いますか？ もっと良いおすすめはありますか？ モダンな「RL-for-LLM」の論文を読む前に、全体像を理解するための第一歩として良いと思いますか？ それともアルバータ大学のオンラインRLコースにそのまま進むべきでしょうか？ Joseph Suarezは「An Ultra Opinionated Guide to Reinforcement Learning」を書いていますが、私の理解では、それは主にLLMではないRLの話だと思っています。

お時間をいただきありがとうございます！