論文の概要: Zero-shot Model-based Reinforcement Learning using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11711v1
• Date: Tue, 15 Oct 2024 15:46:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 14:03:53.929354
• Title: Zero-shot Model-based Reinforcement Learning using Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたゼロショットモデルに基づく強化学習
• Authors: Abdelhakim Benechehab, Youssef Attia El Hili, Ambroise Odonnat, Oussama Zekri, Albert Thomas, Giuseppe Paolo, Maurizio Filippone, Ievgen Redko, Balázs Kégl,
• Abstract要約: 本稿では,マルコフ決定過程の動的状態を予測するために,事前学習した大規模言語モデルをどのように活用することができるかを検討する。 本稿では,モデルに基づく政策評価とデータ強化型オフ政治強化学習という2つの強化学習環境における概念実証の応用について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.930241182192988
• License:
• Abstract: The emerging zero-shot capabilities of Large Language Models (LLMs) have led to their applications in areas extending well beyond natural language processing tasks. In reinforcement learning, while LLMs have been extensively used in text-based environments, their integration with continuous state spaces remains understudied. In this paper, we investigate how pre-trained LLMs can be leveraged to predict in context the dynamics of continuous Markov decision processes. We identify handling multivariate data and incorporating the control signal as key challenges that limit the potential of LLMs' deployment in this setup and propose Disentangled In-Context Learning (DICL) to address them. We present proof-of-concept applications in two reinforcement learning settings: model-based policy evaluation and data-augmented off-policy reinforcement learning, supported by theoretical analysis of the proposed methods. Our experiments further demonstrate that our approach produces well-calibrated uncertainty estimates. We release the code at https://github.com/abenechehab/dicl.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)のゼロショット機能は、自然言語処理タスクをはるかに超える領域において、その応用に繋がっている。 強化学習では、LLMはテキストベースの環境で広く使われているが、連続状態空間との統合はまだ検討されていない。 本稿では,連続マルコフ決定過程の力学を文脈的に予測するために,事前学習したLLMをどのように活用することができるかを検討する。 我々は多変量データの処理と制御信号の導入を,このセットアップにおけるLLMの展開の可能性を制限する重要な課題として特定し,それに対応するためにDistangled In-Context Learning (DICL)を提案する。 提案手法の理論的解析により,モデルに基づく政策評価とデータ強化型オフ政治強化学習という2つの強化学習環境における概念実証の応用を提案する。 実験により, 精度の高い不確実性推定が得られた。 コードについてはhttps://github.com/abenechehab/dicl.comで公開しています。

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