論文の概要: N-Gram Induction Heads for In-Context RL: Improving Stability and Reducing Data Needs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01958v1
• Date: Mon, 04 Nov 2024 10:31:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:46:59.032907
• Title: N-Gram Induction Heads for In-Context RL: Improving Stability and Reducing Data Needs
• Title（参考訳）: インコンテキストRLのためのN-Gram誘導ヘッド:安定性の向上とデータ要求の低減
• Authors: Ilya Zisman, Alexander Nikulin, Andrei Polubarov, Nikita Lyubaykin, Vladislav Kurenkov,
• Abstract要約: コンテキスト内学習は、トランスフォーマーのようなモデルが重みを更新することなく、新しいタスクに適応できるようにする。 アルゴリズム蒸留(AD)のような既存のコンテキスト内RL手法では、大きく、慎重にキュレートされたデータセットが要求される。 本研究では,n-gram誘導ヘッドをインコンテキストRLの変換器に統合した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.446740732573296
• License:
• Abstract: In-context learning allows models like transformers to adapt to new tasks from a few examples without updating their weights, a desirable trait for reinforcement learning (RL). However, existing in-context RL methods, such as Algorithm Distillation (AD), demand large, carefully curated datasets and can be unstable and costly to train due to the transient nature of in-context learning abilities. In this work we integrated the n-gram induction heads into transformers for in-context RL. By incorporating these n-gram attention patterns, we significantly reduced the data required for generalization - up to 27 times fewer transitions in the Key-to-Door environment - and eased the training process by making models less sensitive to hyperparameters. Our approach not only matches but often surpasses the performance of AD, demonstrating the potential of n-gram induction heads to enhance the efficiency of in-context RL.
• Abstract（参考訳）: コンテキスト内学習は、強化学習(RL)に望ましい特徴であるウェイトを更新することなく、トランスフォーマーのようなモデルが、いくつかの例から新しいタスクに適応できるようにする。 しかし、アルゴリズム蒸留(AD)のような既存のコンテキスト内RL手法では、大きく、慎重にキュレートされたデータセットを必要としており、文脈内学習能力の過渡的な性質のため、トレーニングに不安定でコストがかかる。 本研究では,n-gram誘導ヘッドをインコンテキストRLの変換器に統合した。 これらのn-gramの注意パターンを取り入れることで、一般化に必要なデータ(Key-to-Door環境における遷移の最大27倍)を大幅に削減し、ハイパーパラメータに敏感なモデルを提供することで、トレーニングプロセスを緩和しました。 提案手法はADの性能に適合するだけでなく,n-gram誘導ヘッドの可能性を示し,文脈内RLの効率を向上する。

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