論文の概要: Reinforcement Learning for Aligning Large Language Models Agents with Interactive Environments: Quantifying and Mitigating Prompt Overfitting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19920v1
• Date: Fri, 25 Oct 2024 18:25:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:21:55.497054
• Title: Reinforcement Learning for Aligning Large Language Models Agents with Interactive Environments: Quantifying and Mitigating Prompt Overfitting
• Title（参考訳）: 対話型環境をもつ大規模言語モデルエージェントの強化学習:プロンプトオーバーフィッティングの定量化と緩和
• Authors: Mohamed Salim Aissi, Clement Romac, Thomas Carta, Sylvain Lamprier, Pierre-Yves Oudeyer, Olivier Sigaud, Laure Soulier, Nicolas Thome,
• Abstract要約: 強化学習(Reinforcement Learning、RL)は、大規模言語モデル(LLM)知識を逐次意思決定タスクと整合させるための有望なアプローチである。 テキスト環境下でのRL学習後の定式化を促進するために,LLMの感度を解析するための新しいフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.78026627009521
• License:
• Abstract: Reinforcement learning (RL) is a promising approach for aligning large language models (LLMs) knowledge with sequential decision-making tasks. However, few studies have thoroughly investigated the impact on LLM agents capabilities of fine-tuning them with RL in a specific environment. In this paper, we propose a novel framework to analyze the sensitivity of LLMs to prompt formulations following RL training in a textual environment. Our findings reveal that the performance of LLMs degrades when faced with prompt formulations different from those used during the RL training phase. Besides, we analyze the source of this sensitivity by examining the model's internal representations and salient tokens. Finally, we propose to use a contrastive loss to mitigate this sensitivity and improve the robustness and generalization capabilities of LLMs.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(Reinforcement Learning、RL)は、大規模言語モデル(LLM)知識を逐次意思決定タスクと整合させるための有望なアプローチである。 しかし、特定の環境下でRLを微調整するLLMエージェントの能力への影響を徹底的に研究する研究はほとんどない。 本稿では,テキスト環境下でのRL学習後の定式化を促進するため,LLMの感度を解析するための新しいフレームワークを提案する。 以上の結果より, LLMは, RLトレーニングフェーズで使用するものとは異なる急激な定式化に直面すると劣化することが明らかとなった。 さらに、モデルの内部表現と有能なトークンを調べることにより、この感度の源泉を解析する。 最後に、この感度を低減し、LLMの堅牢性と一般化能力を向上させるために、対照的な損失を用いることを提案する。

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