論文の概要: Provable Reward-Agnostic Preference-Based Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18505v3
• Date: Wed, 17 Apr 2024 16:13:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-18 19:50:03.753438
• Title: Provable Reward-Agnostic Preference-Based Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: Reward-Agnostic Preference-based Reinforcement Learning
• Authors: Wenhao Zhan, Masatoshi Uehara, Wen Sun, Jason D. Lee,
• Abstract要約: PbRL(Preference-based Reinforcement Learning)は、RLエージェントが、軌道上のペアワイドな嗜好に基づくフィードバックを用いてタスクを最適化することを学ぶパラダイムである。 本稿では,隠れた報酬関数の正確な学習を可能にする探索軌道を求める理論的報酬非依存PbRLフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.39541986848391
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Preference-based Reinforcement Learning (PbRL) is a paradigm in which an RL agent learns to optimize a task using pair-wise preference-based feedback over trajectories, rather than explicit reward signals. While PbRL has demonstrated practical success in fine-tuning language models, existing theoretical work focuses on regret minimization and fails to capture most of the practical frameworks. In this study, we fill in such a gap between theoretical PbRL and practical algorithms by proposing a theoretical reward-agnostic PbRL framework where exploratory trajectories that enable accurate learning of hidden reward functions are acquired before collecting any human feedback. Theoretical analysis demonstrates that our algorithm requires less human feedback for learning the optimal policy under preference-based models with linear parameterization and unknown transitions, compared to the existing theoretical literature. Specifically, our framework can incorporate linear and low-rank MDPs with efficient sample complexity. Additionally, we investigate reward-agnostic RL with action-based comparison feedback and introduce an efficient querying algorithm tailored to this scenario.
• Abstract（参考訳）: PbRL(Preference-based Reinforcement Learning)は、RLエージェントが、明示的な報酬信号ではなく、軌道上のペアワイズに基づくフィードバックを用いてタスクを最適化することを学ぶパラダイムである。 PbRLは微調整言語モデルで実用的成功をおさめたが、既存の理論的研究は後悔の最小化に重点を置いており、実践的なフレームワークのほとんどを捉えていない。 本研究では, 隠れた報酬関数の正確な学習を可能にする探索軌道を, 人間のフィードバックを収集する前に獲得する理論的な報酬に依存しないPbRLフレームワークを提案することにより, 理論的PbRLと実用的アルゴリズムのギャップを埋める。 理論的解析により,線形パラメータ化と未知遷移を伴う選好モデルの下での最適方針の学習には,既存の理論文献と比較して,人間のフィードバックが少なくなることが示された。 特に,本フレームワークは,効率的なサンプル複雑性を持つ線形および低ランクのMDPを組み込むことができる。 さらに,アクションベース比較フィードバックを用いた報酬非依存型RLについて検討し,このシナリオに合わせた効率的なクエリアルゴリズムを提案する。

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