論文の概要: Keep CALM and Explore: Language Models for Action Generation in Text-based Games

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.02903v1
• Date: Tue, 6 Oct 2020 17:36:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-10 07:14:57.308412
• Title: Keep CALM and Explore: Language Models for Action Generation in Text-based Games
• Title（参考訳）: 落ち着きと探索: テキストベースのゲームにおけるアクション生成のための言語モデル
• Authors: Shunyu Yao, Rohan Rao, Matthew Hausknecht, Karthik Narasimhan
• Abstract要約: 本研究では,各ゲーム状態におけるアクション候補のコンパクトなセットを生成するために,文脈行動言語モデル(CALM)を提案する。 我々はCALMと強化学習エージェントを組み合わせることで、生成したアクション候補を再ランクし、ゲーム内報酬を最大化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.00685301984832
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Text-based games present a unique challenge for autonomous agents to operate in natural language and handle enormous action spaces. In this paper, we propose the Contextual Action Language Model (CALM) to generate a compact set of action candidates at each game state. Our key insight is to train language models on human gameplay, where people demonstrate linguistic priors and a general game sense for promising actions conditioned on game history. We combine CALM with a reinforcement learning agent which re-ranks the generated action candidates to maximize in-game rewards. We evaluate our approach using the Jericho benchmark, on games unseen by CALM during training. Our method obtains a 69% relative improvement in average game score over the previous state-of-the-art model. Surprisingly, on half of these games, CALM is competitive with or better than other models that have access to ground truth admissible actions. Code and data are available at https://github.com/princeton-nlp/calm-textgame.
• Abstract（参考訳）: テキストベースのゲームは、自然言語で操作し、巨大なアクション空間を扱う自律エージェントにとって、ユニークな課題である。 本稿では,各ゲーム状態におけるアクション候補のコンパクトなセットを生成するための文脈行動言語モデル(CALM)を提案する。 我々の重要な洞察は、人間のゲームプレイ上で言語モデルを訓練することであり、そこでは、人々が言語的先行性を示し、ゲーム履歴に規定された有望なアクションに対する一般的なゲームセンスを示す。 我々はCALMと強化学習エージェントを組み合わせて、生成したアクション候補を再ランクしてゲーム内報酬を最大化する。 トレーニング中,落ち着きのないゲームにおいて,jerichoベンチマークを用いたアプローチを評価した。 本手法は,従来の最先端モデルと比較して平均ゲームスコアを69%向上させた。 驚くべきことに、これらのゲームの半分でCALMは、真実を許容できるアクションにアクセスできる他のモデルと競争している。 コードとデータはhttps://github.com/princeton-nlp/calm-textgameで入手できる。

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