論文の概要: Beyond Human Preferences: Exploring Reinforcement Learning Trajectory Evaluation and Improvement through LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19644v2
• Date: Mon, 1 Jul 2024 03:32:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-07-02 12:30:11.871518
• Title: Beyond Human Preferences: Exploring Reinforcement Learning Trajectory Evaluation and Improvement through LLMs
• Title（参考訳）: 人間の嗜好を超えて:LLMによる強化学習の軌道評価と改善を探る
• Authors: Zichao Shen, Tianchen Zhu, Qingyun Sun, Shiqi Gao, Jianxin Li,
• Abstract要約: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、複雑なゲームタスクにおけるポリシートラジェクトリを評価する上での課題である。 PbRLは、人間の嗜好を重要な報酬信号として活用する先駆的なフレームワークである。 LLM4PG という LLM 対応自動選好生成フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.572869123617783
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement learning (RL) faces challenges in evaluating policy trajectories within intricate game tasks due to the difficulty in designing comprehensive and precise reward functions. This inherent difficulty curtails the broader application of RL within game environments characterized by diverse constraints. Preference-based reinforcement learning (PbRL) presents a pioneering framework that capitalizes on human preferences as pivotal reward signals, thereby circumventing the need for meticulous reward engineering. However, obtaining preference data from human experts is costly and inefficient, especially under conditions marked by complex constraints. To tackle this challenge, we propose a LLM-enabled automatic preference generation framework named LLM4PG , which harnesses the capabilities of large language models (LLMs) to abstract trajectories, rank preferences, and reconstruct reward functions to optimize conditioned policies. Experiments on tasks with complex language constraints demonstrated the effectiveness of our LLM-enabled reward functions, accelerating RL convergence and overcoming stagnation caused by slow or absent progress under original reward structures. This approach mitigates the reliance on specialized human knowledge and demonstrates the potential of LLMs to enhance RL's effectiveness in complex environments in the wild.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(RL)は、包括的かつ正確な報酬関数を設計することの難しさから、複雑なゲームタスクにおけるポリシートラジェクトリを評価する上での課題に直面している。 この固有の困難さは、様々な制約によって特徴づけられるゲーム環境におけるRLの広範な適用を困難にしている。 嗜好に基づく強化学習(PbRL)は、人間の嗜好を重要な報酬信号として活用する先駆的な枠組みを示し、巧妙な報酬工学の必要性を回避する。 しかし、人間の専門家から選好データを得るのは費用がかかり非効率であり、特に複雑な制約によって特徴づけられる条件下では。 この課題に対処するため, LLM4PG と呼ばれる LLM 対応自動選好生成フレームワークを提案する。 複雑な言語制約を伴うタスクの実験では、LLM対応報酬関数の有効性、RL収束の促進、元の報酬構造下での遅滞や欠落による停滞の克服が示された。 このアプローチは、人間の専門知識への依存を緩和し、野生の複雑な環境におけるLLの有効性を高めるLLMの可能性を実証する。

関連論文リスト

• Improving RL Exploration for LLM Reasoning through Retrospective Replay [45.00643118030677]
  本稿では,Retrospective Replay-based Reinforcement Learning (RRL) という新しいアルゴリズムを提案する。 RRLにより、モデルが早期に特定された有望な状態を再検討し、探索の効率性と有効性を向上させることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-19T17:40:04Z)
• Option Discovery Using LLM-guided Semantic Hierarchical Reinforcement Learning [16.654435148168172]
  大規模言語モデル(LLM)は、推論と意思決定において顕著な将来性を示している。 サンプル効率,一般化,マルチタスク適応性を向上させるため,LDSCと呼ばれるLCM誘導階層型RLフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-24T15:49:56Z)
• R1-Searcher: Incentivizing the Search Capability in LLMs via Reinforcement Learning [87.30285670315334]
  textbfR1-Searcherは、大規模言語モデルの検索能力を高めるために設計された、2段階の結果に基づく新しいRLアプローチである。 本フレームワークは, コールドスタート時に, プロセス報酬や蒸留を必要とせず, RLのみに依存している。 提案手法は, クローズドソースGPT-4o-miniと比較して, 従来の強力なRAG法よりも有意に優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-07T17:14:44Z)
• Scaling Autonomous Agents via Automatic Reward Modeling And Planning [52.39395405893965]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクにまたがる顕著な機能を示している。 しかし、彼らは多段階の意思決定と環境フィードバックを必要とする問題に苦戦している。 人間のアノテーションを使わずに環境から報酬モデルを自動的に学習できるフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-17T18:49:25Z)
• Reinforcement Learning Enhanced LLMs: A Survey [45.57586245741664]
  我々はRL強化大言語モデル(LLM)に関する最新の知識の体系的なレビューを行う。 具体的には、RLの基礎を詳述し、(2)人気のRL強化LLMを導入し、(3)広く使われている報酬モデルに基づくRL技術であるReinforcement Learning from Human Feedback(RLHF)とReinforcement Learning from AI Feedback(RLAIF)についてレビューする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-05T16:10:42Z)
• Directed Exploration in Reinforcement Learning from Linear Temporal Logic [59.707408697394534]
  リニア時間論理(LTL)は強化学習におけるタスク仕様のための強力な言語である。 合成された報酬信号は基本的に疎結合であり,探索が困難であることを示す。 我々は、仕様をさらに活用し、それに対応するリミット決定性B"uchi Automaton(LDBA)をマルコフ報酬プロセスとしてキャストすることで、よりよい探索を実現することができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-18T14:25:44Z)
• RLSF: Reinforcement Learning via Symbolic Feedback [11.407319705797242]
  証明フィードバック(RLSF)による強化学習(Reinforcement Learning)と呼ばれる新しい微調整パラダイムを提案する。 RLSFでは、微調整されたLLMはRLエージェントと見なされ、環境は推論やドメイン知識ツールへのアクセスが可能である。 RLSFに基づくLLMの微調整は、5つの異なるアプリケーションにおいて従来のアプローチよりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-26T18:49:59Z)
• Extracting Heuristics from Large Language Models for Reward Shaping in Reinforcement Learning [28.077228879886402]
  強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、報酬領域におけるサンプルの非効率性に悩まされ、移行時にはさらにその問題が顕著になる。 サンプル効率を改善するために、報酬形成はRLエージェントが最適なポリシーに迅速に収束するのに役立つ本質的な報酬を導入するためのよく研究されたアプローチである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-24T03:53:57Z)
• Towards Efficient LLM Grounding for Embodied Multi-Agent Collaboration [70.09561665520043]
  本稿では,多エージェント協調のための新しいフレームワークを提案する。これは,効率的な自己調整のための強化アドバンテージフィードバック(Reinforced Advantage feedback, ReAd)を導入する。 強化学習における重み付き回帰を多エージェントシステムに拡張して理論的解析を行う。 Over-AIと難解なRoCoBenchの実験は、ReAdが成功率のベースラインを超え、エージェントの相互作用ステップを著しく減少させることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-23T08:33:19Z)
• How Can LLM Guide RL? A Value-Based Approach [68.55316627400683]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-25T20:07:13Z)
• Entropy-Regularized Token-Level Policy Optimization for Language Agent Reinforcement [67.1393112206885]
  大規模言語モデル(LLM)は、対話的な意思決定タスクにおいてインテリジェントなエージェントとして期待されている。 本稿では,トークンレベルでのLLMの最適化に適したエントロピー拡張RL法である,エントロピー正規化トークンレベル最適化(ETPO)を導入する。 我々は,データサイエンスコード生成を多段階対話型タスクのシリーズとしてモデル化したシミュレーション環境におけるETPOの有効性を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-09T07:45:26Z)
• SALMON: Self-Alignment with Instructable Reward Models [80.83323636730341]
  本稿では,基本言語モデルと人間の監督を最小限に整合させる新しいアプローチ,すなわちSALMONを提案する。 私たちはDromedary-2という名のAIアシスタントを開発しており、コンテキスト内学習には6つの例と31の人間定義原則しかありません。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-09T17:56:53Z)
• AdaRefiner: Refining Decisions of Language Models with Adaptive Feedback [37.22370177877156]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域で大きな成功を収めている。 複雑な意思決定タスクにおけるそれらの応用は、しばしば複雑な迅速なエンジニアリングや微調整を必要とする。 本稿では,LLMとRLフィードバックの相乗効果を高めるために設計された新しいフレームワークであるAdaRefinerを紹介する。 我々の研究は、RLフィードバックによるLLMの自動自己修正に貢献し、複雑な意思決定問題に対してより適応的で効率的なソリューションを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-29T12:16:19Z)
• Reinforcement Learning from Diverse Human Preferences [68.4294547285359]
  本稿では,人選好ラベルをクラウドソーシングし,多様な嗜好から学習する手法を開発した。 提案手法はDMcontrolとMeta-worldの様々なタスクでテストされる。 多様なフィードバックから学ぶと、既存の好みベースのRLアルゴリズムよりも一貫性があり、大幅に改善されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-27T15:18:54Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。