論文の概要: Kernelized Offline Contextual Dueling Bandits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.11288v1
• Date: Fri, 21 Jul 2023 01:17:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-24 14:01:32.800889
• Title: Kernelized Offline Contextual Dueling Bandits
• Title（参考訳）: カーネル化されたオフラインデュエルバンド
• Authors: Viraj Mehta and Ojash Neopane and Vikramjeet Das and Sen Lin and Jeff Schneider and Willie Neiswanger
• Abstract要約: 本研究では、エージェントが人間のフィードバックを得るためにコンテキストを選択することがしばしばあるという事実を活用する。 我々は,この設定に対して高信頼度スタイルのアルゴリズムを提案し,後悔の束縛を証明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.646879026749168
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Preference-based feedback is important for many applications where direct evaluation of a reward function is not feasible. A notable recent example arises in reinforcement learning from human feedback on large language models. For many of these applications, the cost of acquiring the human feedback can be substantial or even prohibitive. In this work, we take advantage of the fact that often the agent can choose contexts at which to obtain human feedback in order to most efficiently identify a good policy, and introduce the offline contextual dueling bandit setting. We give an upper-confidence-bound style algorithm for this setting and prove a regret bound. We also give empirical confirmation that this method outperforms a similar strategy that uses uniformly sampled contexts.
• Abstract（参考訳）: 選好に基づくフィードバックは、報酬関数の直接評価が不可能である多くのアプリケーションにとって重要である。 最近の顕著な例は、大規模な言語モデルに対する人間のフィードバックからの強化学習である。 これらのアプリケーションの多くは、人間のフィードバックを取得するコストが相当か、あるいは禁止的になる可能性がある。 本研究では,適切な方針を最も効率的に特定するために,エージェントがヒューマンフィードバックを得るコンテキストを選択できる場合が多いことを利用し,オフラインのコンテクスト・デュエル・バンディット設定を導入する。 我々は,この設定に対して上位信頼バウンド型アルゴリズムを与え,後悔バウンドを証明する。 また,本手法が一様サンプルコンテキストを用いた類似の手法よりも優れていることを示す。

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