論文の概要: LLM Augmented Hierarchical Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.05596v1
• Date: Thu, 9 Nov 2023 18:54:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-10 13:59:39.618575
• Title: LLM Augmented Hierarchical Agents
• Title（参考訳）: LLM強化階層型エージェント
• Authors: Bharat Prakash, Tim Oates, Tinoosh Mohsenin
• Abstract要約: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)を用いた長期的時間的拡張タスクの解決は困難であり、事前知識(あるいは表層ラサ学習)を伴わない学習の一般的な実践によって複雑化される。 本稿では,LL を用いて環境から学習する上での LLM の計画能力を活用し,LLM を用いて長期的タスクを解く階層的エージェントを実現する。 このアプローチは、MiniGrid、SkillHack、Crafterなどのシミュレーション環境や、ブロック操作タスクにおける実際のロボットアームで評価される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.574041097539858
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Solving long-horizon, temporally-extended tasks using Reinforcement Learning (RL) is challenging, compounded by the common practice of learning without prior knowledge (or tabula rasa learning). Humans can generate and execute plans with temporally-extended actions and quickly learn to perform new tasks because we almost never solve problems from scratch. We want autonomous agents to have this same ability. Recently, LLMs have been shown to encode a tremendous amount of knowledge about the world and to perform impressive in-context learning and reasoning. However, using LLMs to solve real world problems is hard because they are not grounded in the current task. In this paper we exploit the planning capabilities of LLMs while using RL to provide learning from the environment, resulting in a hierarchical agent that uses LLMs to solve long-horizon tasks. Instead of completely relying on LLMs, they guide a high-level policy, making learning significantly more sample efficient. This approach is evaluated in simulation environments such as MiniGrid, SkillHack, and Crafter, and on a real robot arm in block manipulation tasks. We show that agents trained using our approach outperform other baselines methods and, once trained, don't need access to LLMs during deployment.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)を用いた長期的時間的拡張タスクの解決は困難であり, 事前知識(あるいは表層ラサ学習)を伴わない学習が一般的である。 人間は、時間的に拡張されたアクションで計画を作成し実行することができ、スクラッチからほとんど解決しないので、新しいタスクを迅速に実行することを学ぶことができる。 自律的なエージェントが同じ能力を持つようにしたいのです。 近年、LLMは世界に関する膨大な知識を符号化し、テキスト内学習と推論を印象的に行うことが示されている。 しかし,LLMを用いて現実の問題を解決することは,現状の課題に根ざしていないため難しい。 本稿では,LL を用いて環境から学習する上での LLM の計画能力を活用し,LLM を用いて長期的タスクを解く階層的エージェントを実現する。 LLMに完全に依存するのではなく、高いレベルのポリシーをガイドし、学習をはるかに効率的にする。 このアプローチは、MiniGrid、SkillHack、Crafterなどのシミュレーション環境や、ブロック操作タスクにおける実際のロボットアームで評価される。 我々は、我々のアプローチを用いて訓練されたエージェントが、他のベースラインメソッドよりも優れていることを示す。

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