論文の概要: LLMs-augmented Contextual Bandit

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.02268v1
• Date: Fri, 3 Nov 2023 23:12:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-07 18:33:09.911311
• Title: LLMs-augmented Contextual Bandit
• Title（参考訳）: LLMを付加したコンテキスト帯域
• Authors: Ali Baheri, Cecilia O. Alm
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル (LLM) と文脈的バンディットフレームワークとの新たな統合を提案する。 合成データセットに関する予備的な結果は、このアプローチの可能性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.578368459974475
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Contextual bandits have emerged as a cornerstone in reinforcement learning, enabling systems to make decisions with partial feedback. However, as contexts grow in complexity, traditional bandit algorithms can face challenges in adequately capturing and utilizing such contexts. In this paper, we propose a novel integration of large language models (LLMs) with the contextual bandit framework. By leveraging LLMs as an encoder, we enrich the representation of the context, providing the bandit with a denser and more informative view. Preliminary results on synthetic datasets demonstrate the potential of this approach, showing notable improvements in cumulative rewards and reductions in regret compared to traditional bandit algorithms. This integration not only showcases the capabilities of LLMs in reinforcement learning but also opens the door to a new era of contextually-aware decision systems.
• Abstract（参考訳）: コンテキストバンディットは強化学習の基礎として登場し、システムが部分的なフィードバックで意思決定を可能にする。 しかし、コンテキストが複雑化するにつれて、従来のバンディットアルゴリズムはそのようなコンテキストを適切に捉え、活用する上で困難に直面することがある。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)と文脈的バンディットフレームワークとの新たな統合を提案する。 LLMをエンコーダとして活用することにより、コンテキストの表現を豊かにし、バンディットにより密でより情報的なビューを提供する。 合成データセットの予備的な結果はこのアプローチの可能性を示し、従来のバンディットアルゴリズムと比較して累積報酬と後悔の削減が顕著に改善されたことを示している。 この統合は強化学習におけるllmの能力を示すだけでなく、文脈認識型意思決定システムの新しい時代への扉を開く。

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