論文の概要: SMAC-R1: The Emergence of Intelligence in Decision-Making Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16024v3
• Date: Thu, 06 Mar 2025 05:38:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-07 12:54:27.937197
• Title: SMAC-R1: The Emergence of Intelligence in Decision-Making Tasks
• Title（参考訳）: SMAC-R1: 意思決定タスクにおけるインテリジェンスの発生
• Authors: Yue Deng, Weiyu Ma, Yuxin Fan, Ruyi Song, Yin Zhang, Haifeng Zhang, Jian Zhao,
• Abstract要約: 本稿では,DeepSeek-Coder-v2.5-236Bから抽出したQwen2.5-7B-Base LLMに基づくSMAC-R1を紹介する。 オフライン学習プロセスにおける行動クローン後のオンライン強化学習と同様に、私たちのパイプラインでは、エージェントがDeepSeek LLMを利用して決定ツリーコードを生成する。 従来の23のSMACタスクと10の新たに設計されたタスクで実験を行い、提案手法が高品質で解釈可能な決定木を作成できることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.05369449863086
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: StarCraft Multi-Agent Challenge (SMAC) has been 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 millions of steps to train a parametric model, of which the resulting policies are typically non-interpretable with weak transferability. In this paper, we introduce SMAC-R1 which is based on the Qwen2.5-7B-Base LLM distilled from DeepSeek-Coder-v2.5-236B. Similar to online reinforcement learning after behavior cloning in offline learning process, in our pipeline, agents leverage the DeepSeek LLM to generate decision tree code by providing task descriptions, and the agents are further self-reflected using feedback from the rewards provided by the environment. Based on that, we augment the generated scripts to fine-tune a small LLM, Qwen2.5-7B-Base, to distill the decision-making ability via Supervised Fine-Tuning (SFT) and enhance the script generation ability by the Group Relative Policy Optimization (GRPO) algorithm. We conduct experiments in the original 23 SMAC tasks and 10 newly-designed tasks to demonstrate that our method can produce high-quality, interpretable decision trees with minimal environmental exploration. Moreover, these scripts exhibit strong transferability, successfully applying to homogeneous SMAC environments without modification. We believe this approach offers a new direction for solving decision-making tasks and domain-specific LLM training pipelines in the future.
• Abstract（参考訳）: 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、パラメトリックモデルをトレーニングするために何百万ステップもの間、環境との相互作用を必要とすることが多い。 本稿では,DeepSeek-Coder-v2.5-236Bから抽出したQwen2.5-7B-Base LLMに基づくSMAC-R1を紹介する。 オフライン学習プロセスにおける行動クローン後のオンライン強化学習と同様に、私たちのパイプラインでは、エージェントがDeepSeek LLMを利用してタスク記述を提供することで決定ツリーコードを生成する。 そこで我々は,小さなLLM(Qwen2.5-7B-Base)を微調整するために生成されたスクリプトを増補し,スーパーバイザード・ファインチューニング(SFT)による意思決定能力を抽出し,グループ相対ポリシー最適化(GRPO)アルゴリズムによりスクリプト生成能力を向上させる。 提案手法は, 環境探索を最小限に抑えつつ, 高品質で解釈可能な決定木を創出できることを実証するために, 当初23のSMACタスクと10の新規に設計されたタスクで実験を行った。 さらに、これらのスクリプトは強い転送可能性を示し、修正することなく均質なSMAC環境に適用することに成功した。 このアプローチは、意思決定タスクとドメイン固有のLLMトレーニングパイプラインを将来的に解決するための、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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