論文の概要: Survey on Large Language Model-Enhanced Reinforcement Learning: Concept, Taxonomy, and Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00282v3
• Date: Wed, 30 Oct 2024 02:22:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-31 14:25:33.886495
• Title: Survey on Large Language Model-Enhanced Reinforcement Learning: Concept, Taxonomy, and Methods
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによる強化強化学習に関する調査:概念・分類・方法
• Authors: Yuji Cao, Huan Zhao, Yuheng Cheng, Ting Shu, Yue Chen, Guolong Liu, Gaoqi Liang, Junhua Zhao, Jinyue Yan, Yun Li,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、マルチタスク学習、サンプル効率、高レベルのタスク計画といった側面において強化学習(RL)を強化するための有望な道として出現する。 本稿では,情報処理装置,報酬設計装置,意思決定装置,ジェネレータの4つの役割を含む,RLにおけるLLMの機能を体系的に分類する構造的分類法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.771658054884693
• License:
• Abstract: With extensive pre-trained knowledge and high-level general capabilities, large language models (LLMs) emerge as a promising avenue to augment reinforcement learning (RL) in aspects such as multi-task learning, sample efficiency, and high-level task planning. In this survey, we provide a comprehensive review of the existing literature in LLM-enhanced RL and summarize its characteristics compared to conventional RL methods, aiming to clarify the research scope and directions for future studies. Utilizing the classical agent-environment interaction paradigm, we propose a structured taxonomy to systematically categorize LLMs' functionalities in RL, including four roles: information processor, reward designer, decision-maker, and generator. For each role, we summarize the methodologies, analyze the specific RL challenges that are mitigated, and provide insights into future directions. Lastly, a comparative analysis of each role, potential applications, prospective opportunities, and challenges of the LLM-enhanced RL are discussed. By proposing this taxonomy, we aim to provide a framework for researchers to effectively leverage LLMs in the RL field, potentially accelerating RL applications in complex applications such as robotics, autonomous driving, and energy systems.
• Abstract（参考訳）: 事前訓練された知識と高レベルの汎用能力により、多タスク学習、サンプル効率、高レベルのタスク計画といった側面において強化学習(RL)を強化するための有望な手段として、大規模言語モデル(LLM)が出現する。 本研究では,LLMを拡張したRLにおける既存文献の総合的なレビューを行い,その特徴を従来のRL法と比較し,今後の研究対象と方向性を明らかにすることを目的とした。 従来のエージェント環境相互作用のパラダイムを用いて,情報処理,報酬設計,意思決定,ジェネレータの4つの役割を含む,RLにおけるLLMの機能を体系的に分類する構造的分類法を提案する。 それぞれの役割について、方法論を要約し、緩和される特定のRL課題を分析し、今後の方向性についての洞察を提供する。 最後に, LLM強化RLにおける役割, 可能性, 可能性, 可能性, 課題について比較分析を行った。 この分類法を提案することで、ロボット工学、自律運転、エネルギーシステムといった複雑な応用において、研究者がRL分野におけるLLMを効果的に活用するためのフレームワークを提供することを目指している。

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