Fugu-MT 論文翻訳(概要): Can Differentiable Decision Trees Enable Interpretable Reward Learning from Human Feedback?

論文の概要: Can Differentiable Decision Trees Enable Interpretable Reward Learning from Human Feedback?

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.13004v5
Date: Fri, 6 Sep 2024 01:55:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-09 21:08:19.036319
Title: Can Differentiable Decision Trees Enable Interpretable Reward Learning from Human Feedback?
Title（参考訳）: 異なる決定木は人間のフィードバックから解釈可能なリワード学習を可能にするか?
Authors: Akansha Kalra, Daniel S. Brown,
Abstract要約: 微分決定木(DDT)を用いた嗜好から表現的・解釈可能な報酬関数を学習するための新しいアプローチを提案し,評価する。 CartPole、Visual Gridworld環境、Atariゲームなど、いくつかの領域にわたる実験により、学習した報酬関数のツリー構造が人間の嗜好に合致する範囲を決定するのに有用であることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.968490626773564
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) has emerged as a popular paradigm for capturing human intent to alleviate the challenges of hand-crafting the reward values. Despite the increasing interest in RLHF, most works learn black box reward functions that while expressive are difficult to interpret and often require running the whole costly process of RL before we can even decipher if these frameworks are actually aligned with human preferences. We propose and evaluate a novel approach for learning expressive and interpretable reward functions from preferences using Differentiable Decision Trees (DDTs). Our experiments across several domains, including CartPole, Visual Gridworld environments and Atari games, provide evidence that the tree structure of our learned reward function is useful in determining the extent to which the reward function is aligned with human preferences. We also provide experimental evidence that not only shows that reward DDTs can often achieve competitive RL performance when compared with larger capacity deep neural network reward functions but also demonstrates the diagnostic utility of our framework in checking alignment of learned reward functions. We also observe that the choice between soft and hard (argmax) output of reward DDT reveals a tension between wanting highly shaped rewards to ensure good RL performance, while also wanting simpler, more interpretable rewards. Videos and code, are available at: https://sites.google.com/view/ddt-rlhf
Abstract（参考訳）: Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)は、報酬価値を手作りすることの難しさを軽減するために、人間の意図を捉えるための一般的なパラダイムとして登場した。 RLHFへの関心が高まっているにもかかわらず、ほとんどの研究はブラックボックス報酬関数を学習し、表現力は解釈が困難であり、しばしばRLのコストのかかるプロセス全体を実行する必要があるが、これらのフレームワークが実際に人間の好みに適合しているかどうかを解読することさえできる。本稿では,微分可能決定木(DDT)を用いた嗜好から表現的かつ解釈可能な報酬関数を学習するための新しいアプローチを提案し,評価する。 CartPole、Visual Gridworld環境、Atariゲームなど、いくつかの領域にわたる実験により、学習した報酬関数のツリー構造が人間の嗜好に合致する範囲を決定するのに有用であることを示す。また,DDTが高容量のディープニューラルネットワーク報酬関数と比較して競争力のあるRL性能を達成できることを示すだけでなく,学習した報酬関数のアライメントをチェックする上で,我々のフレームワークの診断的有用性を実証する実験的な証拠も提示する。また、DDTのソフトとハード(argmax)の出力の選択は、高い形状の報酬を欲しがる一方で、よりシンプルで解釈可能な報酬も欲しがる。ビデオとコード、https://sites.google.com/view/ddt-rlhf

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