論文の概要: Towards Socially and Morally Aware RL agent: Reward Design With LLM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.12459v1
• Date: Tue, 23 Jan 2024 03:00:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-24 17:08:42.607255
• Title: Towards Socially and Morally Aware RL agent: Reward Design With LLM
• Title（参考訳）: 社会的・道徳的なRLエージェントを目指して: LLMによるリワードデザイン
• Authors: Zhaoyue Wang
• Abstract要約: 本研究は,RL法を安全に探索する上で,大規模言語モデルによる道徳と社会規範の理解を活用する能力について研究する。 この研究は、人間のフィードバックに対する言語モデルの結果を評価し、直接報酬信号として言語モデルの能力を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.174048653626208
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: When we design and deploy an Reinforcement Learning (RL) agent, reward functions motivates agents to achieve an objective. An incorrect or incomplete specification of the objective can result in behavior that does not align with human values - failing to adhere with social and moral norms that are ambiguous and context dependent, and cause undesired outcomes such as negative side effects and exploration that is unsafe. Previous work have manually defined reward functions to avoid negative side effects, use human oversight for safe exploration, or use foundation models as planning tools. This work studies the ability of leveraging Large Language Models (LLM)' understanding of morality and social norms on safe exploration augmented RL methods. This work evaluates language model's result against human feedbacks and demonstrates language model's capability as direct reward signals.
• Abstract（参考訳）: 強化学習エージェント(RL)を設計・展開する際、報酬関数は目的を達成するためにエージェントを動機付ける。 目的の不正確または不完全な仕様は、人間の価値観に合致しない行動をもたらす可能性がある - あいまいで文脈に依存しない社会的および道徳的規範に固執せず、ネガティブな副作用や安全でない探索のような望ましくない結果を引き起こす。 これまでの作業では、ネガティブな副作用を避けるために報酬関数を手動で定義したり、安全な探索に人間の監視を使ったり、計画ツールとして基礎モデルを使用したりしていました。 本研究は,大規模言語モデル(LLM)のモラルと社会的規範の理解を,安全なRL法探索に活用する能力について研究する。 この研究は、人間のフィードバックに対する言語モデルの結果を評価し、直接報酬信号として言語モデルの能力を示す。

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