論文の概要: ICPL: Few-shot In-context Preference Learning via LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17233v3
• Date: Thu, 03 Apr 2025 08:27:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-04 17:09:26.72094
• Title: ICPL: Few-shot In-context Preference Learning via LLMs
• Title（参考訳）: ICPL: LLMによるインコンテキスト推論学習
• Authors: Chao Yu, Qixin Tan, Hong Lu, Jiaxuan Gao, Xinting Yang, Yu Wang, Yi Wu, Eugene Vinitsky,
• Abstract要約: 我々は,Large Language Models (LLM) が,サンプル効率のよい選好学習を実現するために,ネイティブな選好学習機能を備えていることを示す。 我々は,LLMの文脈内学習機能を用いて,人間のクエリ非効率を抑えるインコンテキスト優先学習(ICPL)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.84585737510038
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Preference-based reinforcement learning is an effective way to handle tasks where rewards are hard to specify but can be exceedingly inefficient as preference learning is often tabula rasa. We demonstrate that Large Language Models (LLMs) have native preference-learning capabilities that allow them to achieve sample-efficient preference learning, addressing this challenge. We propose In-Context Preference Learning (ICPL), which uses in-context learning capabilities of LLMs to reduce human query inefficiency. ICPL uses the task description and basic environment code to create sets of reward functions which are iteratively refined by placing human feedback over videos of the resultant policies into the context of an LLM and then requesting better rewards. We first demonstrate ICPL's effectiveness through a synthetic preference study, providing quantitative evidence that it significantly outperforms baseline preference-based methods with much higher performance and orders of magnitude greater efficiency. We observe that these improvements are not solely coming from LLM grounding in the task but that the quality of the rewards improves over time, indicating preference learning capabilities. Additionally, we perform a series of real human preference-learning trials and observe that ICPL extends beyond synthetic settings and can work effectively with humans-in-the-loop.
• Abstract（参考訳）: 嗜好に基づく強化学習は、報酬を特定するのが難しいタスクを扱うのに有効な方法であるが、嗜好学習はタブラララサであることが多いため、非常に非効率である。 我々は,Large Language Models (LLM) が,サンプル効率のよい選好学習を実現するために,ネイティブな選好学習機能を備えていることを実証した。 我々は,LLMの文脈内学習機能を用いて,人間のクエリ非効率を抑えるインコンテキスト優先学習(ICPL)を提案する。 ICPLはタスク記述と基本的な環境コードを用いて報酬関数のセットを作成し、その結果のポリシーのビデオに人間からのフィードバックをLLMのコンテキストに配置し、より良い報酬を要求することで反復的に洗練される。 まず,ICPLの有効性を総合選好研究により実証し,ベースライン選好法よりも高い性能と桁違いに高い効率で大幅に向上することを示す。 これらの改善は、タスクのLLMグラウンド化によるものではなく、報酬の質が時間とともに向上し、好みの学習能力を示すことを観察する。 さらに、我々は、実際の人間の嗜好学習の一連の試行を行い、ICPLが合成設定を超えて拡張され、ループ内の人間と効果的に連携できることを観察した。

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