論文の概要: A Reminder of its Brittleness: Language Reward Shaping May Hinder Learning for Instruction Following Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16621v1
• Date: Fri, 26 May 2023 04:28:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-29 16:58:22.172547
• Title: A Reminder of its Brittleness: Language Reward Shaping May Hinder Learning for Instruction Following Agents
• Title（参考訳）: その脆さを思い出す: 言語報酬のシェーピングは学習を阻害する可能性がある
• Authors: Sukai Huang, Nir Lipovetzky and Trevor Cohn
• Abstract要約: 言語報酬形成(Language reward shaping、LRS)は、補足学習において、スパース報酬に向けた進歩を表す行動に報酬を与えるために用いられる。 我々は,LSSの明らかな成功は不安定であり,事前の陽性所見はRLの基線が弱いことに起因すると論じる。 我々は、RS報酬を用いて訓練されたエージェントが純粋なRLエージェントよりも緩やかに収まるという理論的および実証的な証拠を提供した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.975580559228014
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Teaching agents to follow complex written instructions has been an important yet elusive goal. One technique for improving learning efficiency is language reward shaping (LRS), which is used in reinforcement learning (RL) to reward actions that represent progress towards a sparse reward. We argue that the apparent success of LRS is brittle, and prior positive findings can be attributed to weak RL baselines. Specifically, we identified suboptimal LRS designs that reward partially matched trajectories, and we characterised a novel type of reward perturbation that addresses this issue based on the concept of loosening task constraints. We provided theoretical and empirical evidence that agents trained using LRS rewards converge more slowly compared to pure RL agents.
• Abstract（参考訳）: 複雑な命令に従うようにエージェントに教えることが重要な目標である。 学習効率を向上させるための1つのテクニックは言語報酬形成(LRS)であり、それは、疎い報酬に向けた進歩を表す行動に報酬を与えるために強化学習(RL)に使用される。 LRSの明らかな成功は不安定であり, 前向きの陽性所見はRLの基準値の弱さに起因する可能性がある。 具体的には,部分的に軌道に一致した最適LRS設計を同定し,タスク制約を緩めるという概念に基づいて,この問題に対処する新たなタイプの報酬摂動を特徴付ける。 我々は、RS報酬を用いて訓練されたエージェントが純粋なRLエージェントよりも緩やかに収まるという理論的および実証的な証拠を提供した。

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