論文の概要: How Can LLM Guide RL? A Value-Based Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16181v1
• Date: Sun, 25 Feb 2024 20:07:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-27 15:03:30.648752
• Title: How Can LLM Guide RL? A Value-Based Approach
• Title（参考訳）: LLMはどのようにしてRLをガイドできるか? 価値に基づくアプローチ
• Authors: Shenao Zhang, Sirui Zheng, Shuqi Ke, Zhihan Liu, Wanxin Jin, Jianbo Yuan, Yingxiang Yang, Hongxia Yang, Zhaoran Wang
• Abstract要約: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、将来の行動方針をフィードバックで改善することにより、シーケンシャルな意思決定問題の事実上の標準的実践となった。 大規模言語モデル(LLM)の最近の発展は、言語理解と生成において印象的な能力を示したが、探索と自己改善能力に欠けていた。 我々はLINVITというアルゴリズムを開発し、LLMガイダンスを値ベースRLの正規化因子として組み込んで学習に必要なデータ量を大幅に削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.55316627400683
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement learning (RL) has become the de facto standard practice for sequential decision-making problems by improving future acting policies with feedback. However, RL algorithms may require extensive trial-and-error interactions to collect useful feedback for improvement. On the other hand, recent developments in large language models (LLMs) have showcased impressive capabilities in language understanding and generation, yet they fall short in exploration and self-improvement capabilities for planning tasks, lacking the ability to autonomously refine their responses based on feedback. Therefore, in this paper, we study how the policy prior provided by the LLM can enhance the sample efficiency of RL algorithms. Specifically, we develop an algorithm named LINVIT that incorporates LLM guidance as a regularization factor in value-based RL, leading to significant reductions in the amount of data needed for learning, particularly when the difference between the ideal policy and the LLM-informed policy is small, which suggests that the initial policy is close to optimal, reducing the need for further exploration. Additionally, we present a practical algorithm SLINVIT that simplifies the construction of the value function and employs subgoals to reduce the search complexity. Our experiments across three interactive environments ALFWorld, InterCode, and BlocksWorld demonstrate that our method achieves state-of-the-art success rates and also surpasses previous RL and LLM approaches in terms of sample efficiency. Our code is available at https://github.com/agentification/Language-Integrated-VI.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、将来の行動方針をフィードバックで改善することにより、シーケンシャルな意思決定問題の事実上の標準的実践となった。 しかし、RLアルゴリズムは、改善のために有用なフィードバックを集めるために、広範囲な試行錯誤相互作用を必要とする可能性がある。 一方で,近年の大規模言語モデル(llm)の発展は,言語理解と生成において印象的な能力を示しているが,計画作業における探索能力や自己改善能力に乏しく,フィードバックに基づいて自律的に応答を洗練する能力が欠如している。 そこで本稿では, LLM が提案するポリシによって, RL アルゴリズムのサンプル効率が向上することを示す。 具体的には,価値ベースrlの正規化要因としてllmガイダンスを組み込んだlinvitというアルゴリズムを開発し,学習に必要なデータ量を大幅に削減した。 さらに,値関数の構成を単純化し,探索の複雑さを減らすためにサブゴアルを用いる実用的なアルゴリズムスリンビットを提案する。 ALFWorld,InterCode,BlocksWorldの3つのインタラクティブ環境における実験により,本手法が最先端の成功率を達成し,サンプル効率の点で従来のRLおよびLLMアプローチを上回ったことを示す。 私たちのコードはhttps://github.com/agentification/Language-Integrated-VIで利用可能です。

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