論文の概要: A New Approach to Solving SMAC Task: Generating Decision Tree Code from Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16024v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 13:58:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:12:34.145435
• Title: A New Approach to Solving SMAC Task: Generating Decision Tree Code from Large Language Models
• Title（参考訳）: SMACタスクの解法:大規模言語モデルから決定木コードを生成する
• Authors: Yue Deng, Weiyu Ma, Yuxin Fan, Yin Zhang, Haifeng Zhang, Jian Zhao,
• Abstract要約: StarCraft Multi-Agent Challenge (SMAC)は、マルチエージェント強化学習(MARL)において最もよく使われる実験環境の1つである。 従来のMARLアルゴリズムは、モデルをトレーニングするために最大100万ステップの環境と対話する必要があることが多い。 本稿では,LLM-SMACと呼ばれるSMACタスクの解法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.457552813123597
• License:
• Abstract: StarCraft Multi-Agent Challenge (SMAC) is one of the most commonly used experimental environments in multi-agent reinforcement learning (MARL), where the specific task is to control a set number of allied units to defeat enemy forces. Traditional MARL algorithms often require interacting with the environment for up to 1 million steps to train a model, and the resulting policies are typically non-interpretable with weak transferability. In this paper, we propose a novel approach to solving SMAC tasks called LLM-SMAC. In our framework, agents leverage large language models (LLMs) to generate decision tree code by providing task descriptions. The model is further self-reflection using feedback from the rewards provided by the environment. We conduct experiments in the SMAC and demonstrate that our method can produce high-quality, interpretable decision trees with minimal environmental exploration. Moreover, these models exhibit strong transferability, successfully applying to similar SMAC environments without modification. We believe this approach offers a new direction for solving decision-making tasks in the future.
• Abstract（参考訳）: スタークラフト・マルチエージェント・チャレンジ(StarCraft Multi-Agent Challenge、SMAC)は、多エージェント強化学習(MARL)において最もよく使われる実験環境の1つであり、特定のタスクは、敵軍を倒すために複数の同盟部隊を制御することである。 従来のMARLアルゴリズムは、モデルをトレーニングするために最大100万ステップの環境との相互作用を必要とすることが多く、その結果のポリシーは通常、弱い転送可能性で解釈できない。 本稿では,LLM-SMACと呼ばれるSMACタスクの解法を提案する。 本フレームワークでは,大規模言語モデル(LLM)を活用し,タスク記述を提供することで決定木コードを生成する。 モデルはさらに自己回帰的であり、環境が提供する報酬からのフィードバックを使っています。 我々は,SMAC実験を行い,環境探索を最小限に抑え,高品質で解釈可能な決定木を創出できることを実証した。 さらに、これらのモデルは強い伝達性を示し、修正することなく類似のSMAC環境に適用することができる。 このアプローチは、将来的な意思決定タスクの解決に新たな方向を提供する、と私たちは考えています。

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