論文の概要: Multi-Agent Reinforcement Learning from Human Feedback: Data Coverage and Algorithmic Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00717v2
• Date: Wed, 4 Sep 2024 15:50:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-09-06 12:28:47.665799
• Title: Multi-Agent Reinforcement Learning from Human Feedback: Data Coverage and Algorithmic Techniques
• Title（参考訳）: フィードバックからのマルチエージェント強化学習:データカバレッジとアルゴリズム技術
• Authors: Natalia Zhang, Xinqi Wang, Qiwen Cui, Runlong Zhou, Sham M. Kakade, Simon S. Du,
• Abstract要約: 我々は,MARLHF(Multi-Agent Reinforcement Learning from Human Feedback)について検討し,理論的基礎と実証的検証の両方について検討した。 我々は,このタスクを,一般ゲームにおける嗜好のみのオフラインデータセットからナッシュ均衡を識別するものとして定義する。 本研究は,MARLHFの多面的アプローチを基礎として,効果的な嗜好に基づくマルチエージェントシステムの実現を目指している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.55451717632317
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We initiate the study of Multi-Agent Reinforcement Learning from Human Feedback (MARLHF), exploring both theoretical foundations and empirical validations. We define the task as identifying Nash equilibrium from a preference-only offline dataset in general-sum games, a problem marked by the challenge of sparse feedback signals. Our theory establishes the upper complexity bounds for Nash Equilibrium in effective MARLHF, demonstrating that single-policy coverage is inadequate and highlighting the importance of unilateral dataset coverage. These theoretical insights are verified through comprehensive experiments. To enhance the practical performance, we further introduce two algorithmic techniques. (1) We propose a Mean Squared Error (MSE) regularization along the time axis to achieve a more uniform reward distribution and improve reward learning outcomes. (2) We utilize imitation learning to approximate the reference policy, ensuring stability and effectiveness in training. Our findings underscore the multifaceted approach required for MARLHF, paving the way for effective preference-based multi-agent systems.
• Abstract（参考訳）: 我々は,MARLHF(Multi-Agent Reinforcement Learning from Human Feedback)の研究を開始し,理論的基礎と実証的検証の両方を探求する。 我々は,このタスクを一般ゲームにおける嗜好のみのオフラインデータセットからナッシュ均衡を識別するものとして定義する。 我々の理論は、Nash Equilibriumの有効MARLHFにおける高次複雑性境界を確立し、単一政策のカバレッジが不十分であることを示し、一方的なデータセットのカバレッジの重要性を強調している。 これらの理論的な洞察は総合的な実験によって検証される。 実用性能を高めるために,さらに2つのアルゴリズム手法を導入する。 1) 平均二乗誤差(MSE)正則化を時間軸に沿って提案し, より均一な報酬分布を実現し, 報奨学習結果を改善する。 2) 模擬学習を利用して, 基準方針を近似し, 訓練の安定性と有効性を確保する。 本研究は,MARLHFの多面的アプローチを基礎として,効果的な嗜好に基づくマルチエージェントシステムの実現を目指している。

関連論文リスト

• Adversarial Policy Optimization for Offline Preference-based Reinforcement Learning [8.087699764574788]
  オフライン優先型強化学習(PbRL)のための効率的なアルゴリズムを提案する。 APPOは、明示的な信頼セットに頼ることなく、サンプルの複雑性境界を保証する。 我々の知る限り、APPOは統計的効率と実用性の両方を提供する最初のオフラインPbRLアルゴリズムである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-07T10:35:01Z)
• Distributionally Robust Reinforcement Learning with Human Feedback [13.509499718691016]
  大規模言語モデルを微調整するための分散ロバストなRLHFを提案する。 我々のゴールは、プロンプトの分布が著しく異なる場合でも、微調整モデルがその性能を維持することである。 我々は,学習した報酬モデルの精度を平均で向上し,推論などのタスクにおいて顕著に向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-01T15:43:39Z)
• Enhancing Fairness through Reweighting: A Path to Attain the Sufficiency Rule [23.335423207588466]
  モデルトレーニングにおける経験的リスク最小化プロセスを強化するための革新的なアプローチを導入する。 このスキームは、最適予測器が多様なサブグループ間で整合性を維持することを保証することによって、公正性における十分性規則を維持することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-26T09:19:58Z)
• Joint Demonstration and Preference Learning Improves Policy Alignment with Human Feedback [58.049113055986375]
  我々は、報酬モデルとポリシーをトレーニングするために、AIHF(Alignment with Integrated Human Feedback)と呼ばれる単一ステージアプローチを開発する。 提案した手法は、一般的なアライメントアルゴリズムに容易に還元し、活用できる、効率的なアルゴリズムの集合を認めている。 本研究では,LLMにおけるアライメント問題と,MuJoCoにおけるロボット制御問題を含む広範な実験により,提案手法の有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-11T01:20:53Z)
• Finite-Time Convergence and Sample Complexity of Actor-Critic Multi-Objective Reinforcement Learning [20.491176017183044]
  本稿では多目的強化学習(MORL)問題に取り組む。 MOACと呼ばれる革新的なアクター批判アルゴリズムを導入し、競合する報酬信号間のトレードオフを反復的に行うことでポリシーを見出す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-05T23:52:57Z)
• Provably Efficient Information-Directed Sampling Algorithms for Multi-Agent Reinforcement Learning [50.92957910121088]
  本研究は,情報指向サンプリング(IDS)の原理に基づくマルチエージェント強化学習(MARL)のための新しいアルゴリズムの設計と解析を行う。 エピソディックな2プレーヤゼロサムMGに対して、ナッシュ平衡を学習するための3つのサンプル効率アルゴリズムを提案する。 我々は、Reg-MAIDSをマルチプレイヤー汎用MGに拡張し、ナッシュ平衡または粗相関平衡をサンプル効率良く学習できることを証明する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-30T06:48:56Z)
• Pessimistic Causal Reinforcement Learning with Mediators for Confounded Offline Data [17.991833729722288]
  我々は新しいポリシー学習アルゴリズム PESsimistic CAusal Learning (PESCAL) を提案する。 我々のキーとなる観察は、システム力学における作用の効果を媒介する補助変数を組み込むことで、Q-関数の代わりに媒介物分布関数の下位境界を学習することは十分であるということである。 提案するアルゴリズムの理論的保証とシミュレーションによる有効性の実証、および主要な配車プラットフォームからのオフラインデータセットを利用した実世界の実験を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-18T14:51:19Z)
• Doubly Robust Instance-Reweighted Adversarial Training [107.40683655362285]
  本稿では,2重のインスタンス再重み付き対向フレームワークを提案する。 KL偏差正規化損失関数の最適化により重みを求める。 提案手法は, 平均ロバスト性能において, 最先端のベースライン法よりも優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-01T06:16:18Z)
• Mimicking Better by Matching the Approximate Action Distribution [48.95048003354255]
  そこで我々は,Imitation Learning from Observationsのための新しい,サンプル効率の高いオンライン政治アルゴリズムMAADを紹介する。 我々は、専門家のパフォーマンスを達成するためには、かなり少ないインタラクションが必要であり、現在最先端の政治手法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-16T12:43:47Z)
• Federated Compositional Deep AUC Maximization [58.25078060952361]
  本研究では,曲線(AUC)のスコアを直接最適化することにより,不均衡なデータに対する新しいフェデレート学習法を開発した。 私たちの知る限りでは、このような好ましい理論的な結果を達成した最初の作品である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-20T05:49:41Z)
• MaxMatch: Semi-Supervised Learning with Worst-Case Consistency [149.03760479533855]
  半教師付き学習(SSL)のための最悪ケース整合正則化手法を提案する。 本稿では,ラベル付きトレーニングデータとラベル付きトレーニングデータとを別々に比較した経験的損失項からなるSSLの一般化について述べる。 この境界によって動機づけられたSSLの目的は、元のラベルのないサンプルと、その複数の拡張版との最大の矛盾を最小限に抑えるものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-26T12:04:49Z)
• Offline Reinforcement Learning with Instrumental Variables in Confounded Markov Decision Processes [93.61202366677526]
  未測定の共同設立者を対象にオフライン強化学習(RL)について検討した。 そこで本稿では, 最適クラスポリシーを見つけるための, 有限サンプルの準最適性を保証した多種多様なポリシー学習手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-18T22:03:55Z)
• The Efficacy of Pessimism in Asynchronous Q-Learning [17.193902915070506]
  ペシミズムの原理を非同期Q-ラーニングに組み込んだアルゴリズムフレームワークを開発した。 このフレームワークは、サンプル効率の向上と、ほぼ専門的なデータの存在下での適応性の向上につながります。 我々の結果は、マルコフ的非i.d.データの存在下での悲観主義原理の使用に対する最初の理論的支援を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-14T17:59:01Z)
• Revisiting Deep Semi-supervised Learning: An Empirical Distribution Alignment Framework and Its Generalization Bound [97.93945601881407]
  経験分布アライメントによる半教師あり学習(SLEDA)と呼ばれる深層半教師あり学習フレームワークを提案する。 ラベル付きデータに対するトレーニング誤差を最小化することにより,半教師付き学習の一般化誤差を効果的にバウンドできることを示す。 新しい枠組みと理論的境界に基づいて、Augmented Distribution Alignment Network(ADA-Net)と呼ばれるシンプルで効果的な深層半教師付き学習手法を開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-13T11:59:52Z)
• Deterministic and Discriminative Imitation (D2-Imitation): Revisiting Adversarial Imitation for Sample Efficiency [61.03922379081648]
  本稿では,敵対的トレーニングやmin-max最適化を必要としない非政治的サンプル効率の手法を提案する。 実験の結果, D2-Imitation はサンプル効率の向上に有効であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-11T19:36:19Z)
• Off-Policy Imitation Learning from Observations [78.30794935265425]
  観察からの学習(lfo)は、多くのアプリケーションが利用できる実用的な強化学習シナリオである。 オフポリシ最適化を原則的に実現するサンプル効率の高いLfOアプローチを提案する。 我々のアプローチは、サンプル効率と性能の両面で最先端のロコモーションに匹敵する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-25T21:33:47Z)

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。