論文の概要: From Words to Actions: Unveiling the Theoretical Underpinnings of LLM-Driven Autonomous Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19883v1
• Date: Thu, 30 May 2024 09:42:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 15:09:01.763147
• Title: From Words to Actions: Unveiling the Theoretical Underpinnings of LLM-Driven Autonomous Systems
• Title（参考訳）: 言葉から行動へ: LLM駆動自律システムの理論的基盤を明らかにする
• Authors: Jianliang He, Siyu Chen, Fengzhuo Zhang, Zhuoran Yang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) は、物理世界の意思決定問題を解くことができる。 このモデルの下で、LLM Plannerは、プロンプトを介して言語ベースのサブゴールを反復的に生成することにより、部分的に観測可能なマルコフ決定プロセス(POMDP)をナビゲートする。 我々は,事前学習したLLMプランナーが,文脈内学習を通じてベイズ的集計模倣学習(BAIL)を効果的に行うことを証明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.40480894948944
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, from a theoretical lens, we aim to understand why large language model (LLM) empowered agents are able to solve decision-making problems in the physical world. To this end, consider a hierarchical reinforcement learning (RL) model where the LLM Planner and the Actor perform high-level task planning and low-level execution, respectively. Under this model, the LLM Planner navigates a partially observable Markov decision process (POMDP) by iteratively generating language-based subgoals via prompting. Under proper assumptions on the pretraining data, we prove that the pretrained LLM Planner effectively performs Bayesian aggregated imitation learning (BAIL) through in-context learning. Additionally, we highlight the necessity for exploration beyond the subgoals derived from BAIL by proving that naively executing the subgoals returned by LLM leads to a linear regret. As a remedy, we introduce an $\epsilon$-greedy exploration strategy to BAIL, which is proven to incur sublinear regret when the pretraining error is small. Finally, we extend our theoretical framework to include scenarios where the LLM Planner serves as a world model for inferring the transition model of the environment and to multi-agent settings, enabling coordination among multiple Actors.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,理論レンズを用いて,大規模言語モデル(LLM)が物理世界の意思決定問題を解くことができる理由を理解することを目的とする。 この目的のために、LLMプランナーとアクターがそれぞれ高レベルなタスク計画と低レベルな実行を行う階層的強化学習(RL)モデルを考える。 このモデルの下で、LLM Plannerは、プロンプトを介して言語ベースのサブゴールを反復的に生成することにより、部分的に観測可能なマルコフ決定プロセス(POMDP)をナビゲートする。 事前学習データに対する適切な仮定の下で,事前学習した LLM Planner が,文脈内学習を通じてベイズ集合模倣学習(Bayesian aggregated mimicion Learning, BAIL)を効果的に行うことを証明した。 さらに, BAILから派生したサブゴールを超える探索の必要性を強調し, LLMが返却したサブゴールを経口的に実行することで, 線形後悔につながることを証明した。 治療としてBAILに$\epsilon$-greedyの探索戦略を導入する。 最後に、LLMプランナーが環境の遷移モデルとマルチエージェント設定を推論する世界モデルとして機能し、複数のアクター間の協調を可能にするシナリオを含むように理論フレームワークを拡張した。

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