論文の概要: RLAdapter: Bridging Large Language Models to Reinforcement Learning in Open Worlds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.17176v1
• Date: Fri, 29 Sep 2023 12:16:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-02 14:03:07.113105
• Title: RLAdapter: Bridging Large Language Models to Reinforcement Learning in Open Worlds
• Title（参考訳）: RLAdapter: オープンワールドにおける強化学習のための大規模言語モデルのブリッジ
• Authors: Wanpeng Zhang, Zongqing Lu
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、学習ポリシーにおけるエージェントに貴重なガイダンスを提供する可能性がある。 LLMは下流のタスクを理解するのにしばしば困難に直面する。 我々は、RLアルゴリズムとLLM間のより良い接続を構築するフレームワークであるRLAdapterを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.97487256846277
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While reinforcement learning (RL) shows remarkable success in decision-making problems, it often requires a lot of interactions with the environment, and in sparse-reward environments, it is challenging to learn meaningful policies. Large Language Models (LLMs) can potentially provide valuable guidance to agents in learning policies, thereby enhancing the performance of RL algorithms in such environments. However, LLMs often encounter difficulties in understanding downstream tasks, which hinders their ability to optimally assist agents in these tasks. A common approach to mitigating this issue is to fine-tune the LLMs with task-related data, enabling them to offer useful guidance for RL agents. However, this approach encounters several difficulties, such as inaccessible model weights or the need for significant computational resources, making it impractical. In this work, we introduce RLAdapter, a framework that builds a better connection between RL algorithms and LLMs by incorporating an adapter model. Within the RLAdapter framework, fine-tuning a lightweight language model with information generated during the training process of RL agents significantly aids LLMs in adapting to downstream tasks, thereby providing better guidance for RL agents. We conducted experiments to evaluate RLAdapter in the Crafter environment, and the results show that RLAdapter surpasses the SOTA baselines. Furthermore, agents under our framework exhibit common-sense behaviors that are absent in baseline models.
• Abstract（参考訳）: 強化学習 (RL) は意思決定問題において顕著な成功を収めるが, 環境との相互作用が頻繁に必要であり, スパース・リワード環境においては, 意味のある政策を学ぶことは困難である。 大きな言語モデル(LLM)は、学習ポリシーにおけるエージェントに貴重なガイダンスを提供する可能性があるため、そのような環境でのRLアルゴリズムの性能を向上させることができる。 しかし、LLMは下流のタスクを理解するのにしばしば困難に直面するため、これらのタスクにおいてエージェントを最適に支援する能力が妨げられる。 この問題を緩和するための一般的なアプローチは、LLMをタスク関連のデータで微調整し、RLエージェントに有用なガイダンスを提供することである。 しかし、このアプローチは、到達不可能なモデルウェイトや重要な計算資源の必要性など、いくつかの困難に直面する。 本稿では,アダプタモデルの導入により,rlアルゴリズムとllmの接続性を向上させるためのフレームワークであるrladapterを紹介する。 RLAdapterフレームワーク内では、RLエージェントのトレーニングプロセス中に生成された情報を軽量言語モデルに微調整することで、下流タスクに適応するLLMを著しく支援し、RLエージェントのより良いガイダンスを提供する。 クラフト環境におけるRLAdapterの評価実験を行い, RLAdapterがSOTAベースラインを超えることを示す。 さらに,本フレームワークのエージェントは,ベースラインモデルにない共通感覚行動を示す。

関連論文リスト

• Beyond Human Preferences: Exploring Reinforcement Learning Trajectory Evaluation and Improvement through LLMs [12.572869123617783]
  強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、複雑なゲームタスクにおけるポリシートラジェクトリを評価する上での課題である。 PbRLは、人間の嗜好を重要な報酬信号として活用する先駆的なフレームワークである。 LLM4PG という LLM 対応自動選好生成フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-28T04:21:24Z)
• Can Long-Context Language Models Subsume Retrieval, RAG, SQL, and More? [54.667202878390526]
  長文言語モデル(LCLM)は、従来、検索システムやデータベースといった外部ツールに依存していたタスクへのアプローチに革命をもたらす可能性がある。 実世界のタスクのベンチマークであるLOFTを導入し、文脈内検索と推論においてLCLMの性能を評価するために設計された数百万のトークンを出力する。 以上の結果からLCLMは,これらのタスクを明示的に訓練したことがないにも関わらず,最先端の検索システムやRAGシステムと競合する驚くべき能力を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-19T00:28:58Z)
• Reinforcement Learning Problem Solving with Large Language Models [0.0]
  大規模言語モデル (LLM) には膨大な量の世界知識があり、自然言語処理 (NLP) タスクの性能向上のために様々な分野に応用できるようになっている。 これはまた、人間とAIシステム間の会話に基づく対話による、意図した問題を解決するための、よりアクセスしやすいパラダイムを促進する。 研究科学者」と「レガリー・マター・インテーク」の2つの詳細なケーススタディを通して、我々のアプローチの実践性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-29T12:16:08Z)
• ArCHer: Training Language Model Agents via Hierarchical Multi-Turn RL [80.10358123795946]
  大規模言語モデルを微調整するためのマルチターンRLアルゴリズムを構築するためのフレームワークを開発する。 我々のフレームワークは階層的なRLアプローチを採用し、2つのRLアルゴリズムを並列に実行している。 実験により,ArCHerはエージェントタスクの効率と性能を大幅に向上させることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-29T18:45:56Z)
• Mutual Enhancement of Large Language and Reinforcement Learning Models through Bi-Directional Feedback Mechanisms: A Case Study [1.3597551064547502]
  我々は,大規模言語モデル(LLM)と強化学習(RL)モデルの課題に対処するために,教師による学習フレームワークを採用している。 この枠組みの中で、LLMは教師として、RLモデルは学生として機能する。 本手法の有効性を評価するために,この問題に対処し,実証実験を行うための実用的なアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-12T14:35:57Z)
• LMRL Gym: Benchmarks for Multi-Turn Reinforcement Learning with Language Models [56.25156596019168]
  本稿では,LMRL-Gymベンチマークを用いて,大規模言語モデル(LLM)のマルチターンRLの評価を行う。 我々のベンチマークは8つの異なる言語タスクで構成されており、複数ラウンドの言語相互作用が必要であり、オープンエンド対話やテキストゲームにおける様々なタスクをカバーする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-30T03:59:31Z)
• LanguageMPC: Large Language Models as Decision Makers for Autonomous Driving [87.1164964709168]
  この作業では、複雑な自律運転シナリオの意思決定コンポーネントとして、Large Language Models(LLM)を採用している。 大規模実験により,提案手法は単車載タスクのベースラインアプローチを一貫して超えるだけでなく,複数車載コーディネートにおいても複雑な運転動作の処理にも有効であることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-04T17:59:49Z)
• Check Your Facts and Try Again: Improving Large Language Models with External Knowledge and Automated Feedback [127.75419038610455]
  大規模言語モデル(LLM)は、ダウンストリームタスクの多くに対して、人間のような、流動的な応答を生成することができる。 本稿では,プラグ・アンド・プレイモジュールのセットでブラックボックスのLSMを増強するLSM-Augmenterシステムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-24T18:48:43Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。