論文の概要: LLMs Are In-Context Bandit Reinforcement Learners

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05362v2
• Date: Fri, 31 Jan 2025 18:58:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 22:46:12.740042
• Title: LLMs Are In-Context Bandit Reinforcement Learners
• Title（参考訳）: LLMは、コンテキスト内バンド強化学習者である
• Authors: Giovanni Monea, Antoine Bosselut, Kianté Brantley, Yoav Artzi,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLMs)は、モデルコンテキストに注釈付きサンプルを追加することに依存する教師付き学習技術であるICL(In-context Learning)で優れている。 そこで本研究では、教師付きデータではなく、外部報酬からオンラインのコンテキスト内学習を行うICRL(In-context reinforcement Learning)について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.192422586838997
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) excel at in-context learning (ICL), a supervised learning technique that relies on adding annotated examples to the model context. We investigate a contextual bandit version of in-context reinforcement learning (ICRL), where models learn in-context, online, from external reward, instead of supervised data. We show that LLMs effectively demonstrate such learning, and provide a detailed study of the phenomena, experimenting with challenging classification tasks and models of sizes from 500M to 70B parameters. This includes identifying and addressing the instability of the process, demonstrating learning with both semantic and abstract labels, and showing scaling trends. Our findings highlight ICRL capabilities in LLMs, while also underscoring fundamental limitations in their implicit reasoning about errors.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLMs)は、モデルコンテキストに注釈付きサンプルを追加することに依存する教師付き学習技術であるICL(In-context Learning)で優れている。 そこで本研究では、教師付きデータではなく、外部報酬からオンラインのコンテキスト内学習を行うICRL(In-context reinforcement Learning)について検討する。 本研究では, LLM がこれらの学習を効果的に実証し,500M から70B のパラメータの分類タスクとモデルの挑戦を試みながら,その現象を詳細に研究していることを示す。 これには、プロセスの不安定性を識別し、対処すること、セマンティックラベルと抽象ラベルの両方で学習を示すこと、スケーリングトレンドを示すことが含まれる。 本研究は,LLMにおけるICRL機能を強調しつつ,誤りの暗黙的推論における基本的な限界も強調した。

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