論文の概要: Safe Multi-agent Reinforcement Learning with Natural Language Constraints
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20018v1
- Date: Thu, 30 May 2024 12:57:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-31 14:28:22.586891
- Title: Safe Multi-agent Reinforcement Learning with Natural Language Constraints
- Title（参考訳）: 自然言語制約による安全なマルチエージェント強化学習
- Authors: Ziyan Wang, Meng Fang, Tristan Tomilin, Fei Fang, Yali Du,
- Abstract要約: 安全なマルチエージェント強化学習(MARL)における自然言語制約の役割は重要であるが、しばしば見過ごされる。
自然言語制約付き安全マルチエージェント強化学習(SMALL)という新しいアプローチを提案する。
提案手法は、微調整言語モデルを用いて、自由形式のテキスト制約を解釈し、処理し、セマンティックな埋め込みに変換する。
これらの埋め込みはマルチエージェントのポリシー学習プロセスに統合され、エージェントは報酬を最適化しながら制約違反を最小限に抑えるポリシーを学ぶことができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.01100552946231
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The role of natural language constraints in Safe Multi-agent Reinforcement Learning (MARL) is crucial, yet often overlooked. While Safe MARL has vast potential, especially in fields like robotics and autonomous vehicles, its full potential is limited by the need to define constraints in pre-designed mathematical terms, which requires extensive domain expertise and reinforcement learning knowledge, hindering its broader adoption. To address this limitation and make Safe MARL more accessible and adaptable, we propose a novel approach named Safe Multi-agent Reinforcement Learning with Natural Language constraints (SMALL). Our method leverages fine-tuned language models to interpret and process free-form textual constraints, converting them into semantic embeddings that capture the essence of prohibited states and behaviours. These embeddings are then integrated into the multi-agent policy learning process, enabling agents to learn policies that minimize constraint violations while optimizing rewards. To evaluate the effectiveness of SMALL, we introduce the LaMaSafe, a multi-task benchmark designed to assess the performance of multiple agents in adhering to natural language constraints. Empirical evaluations across various environments demonstrate that SMALL achieves comparable rewards and significantly fewer constraint violations, highlighting its effectiveness in understanding and enforcing natural language constraints.
- Abstract（参考訳）: 安全なマルチエージェント強化学習(MARL)における自然言語制約の役割は重要であるが、しばしば見過ごされる。
Safe MARLは、特にロボティクスや自動運転車などの分野において大きな可能性を秘めているが、その大きなポテンシャルは、設計済みの数学的用語で制約を定義する必要性によって制限されている。
この制限に対処し、Safe MARLをよりアクセシブルかつ適応的にするために、Safe Multi-Adnt Reinforcement Learning with Natural Language constraints (SMALL) という新しいアプローチを提案する。
提案手法は, 微調整言語モデルを用いて, 自由形式のテキスト制約を解釈・処理し, 禁止状態や動作の本質を捉えたセマンティックな埋め込みに変換する。
これらの埋め込みはマルチエージェントのポリシー学習プロセスに統合され、エージェントは報酬を最適化しながら制約違反を最小限に抑えるポリシーを学ぶことができる。
SMALLの有効性を評価するために,自然言語制約に順応する複数のエージェントの性能を評価するマルチタスクベンチマークであるLaMaSafeを導入する。
様々な環境における実証的な評価は、SMALLが同等の報酬を達成し、制約違反を著しく少なくし、自然言語の制約を理解し、強制する効果を強調していることを示している。
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