論文の概要: Mutual Enhancement of Large Language and Reinforcement Learning Models through Bi-Directional Feedback Mechanisms: A Case Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06603v1
• Date: Fri, 12 Jan 2024 14:35:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 19:06:43.666855
• Title: Mutual Enhancement of Large Language and Reinforcement Learning Models through Bi-Directional Feedback Mechanisms: A Case Study
• Title（参考訳）: 双方向フィードバック機構による大規模言語と強化学習モデルの相互強化:事例研究
• Authors: Shangding Gu
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3597551064547502
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities for reinforcement learning (RL) models, such as planning and reasoning capabilities. However, the problems of LLMs and RL model collaboration still need to be solved. In this study, we employ a teacher-student learning framework to tackle these problems, specifically by offering feedback for LLMs using RL models and providing high-level information for RL models with LLMs in a cooperative multi-agent setting. Within this framework, the LLM acts as a teacher, while the RL model acts as a student. The two agents cooperatively assist each other through a process of recursive help, such as "I help you help I help." The LLM agent supplies abstract information to the RL agent, enabling efficient exploration and policy improvement. In turn, the RL agent offers feedback to the LLM agent, providing valuable, real-time information that helps generate more useful tokens. This bi-directional feedback loop promotes optimization, exploration, and mutual improvement for both agents, enabling them to accomplish increasingly challenging tasks. Remarkably, we propose a practical algorithm to address the problem and conduct empirical experiments to evaluate the effectiveness of our method.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、計画や推論機能といった強化学習(RL)モデルに顕著な能力を示した。 しかし,LLM と RL モデルコラボレーションの問題はまだ解決する必要がある。 本研究では,RLモデルを用いたLLMモデルに対するフィードバックの提供と,協調型マルチエージェント環境におけるLLモデルに対する高レベル情報の提供により,これらの問題に対処する教師学生学習フレームワークを用いる。 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。 2人のエージェントは、"i help you help i help"のような再帰的な助けのプロセスを通じて協力して助け合う。 LLM剤は、RL剤に抽象情報を供給し、効率的な探索及び政策改善を可能にする。 RLエージェントはLLMエージェントにフィードバックを提供し、より有用なトークンを生成するための貴重なリアルタイム情報を提供する。 この双方向フィードバックループは、両エージェントの最適化、探索、相互改善を促進し、ますます困難なタスクを実現できる。 本稿では,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。

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