論文の概要: From Novice to Expert: LLM Agent Policy Optimization via Step-wise Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03817v1
• Date: Wed, 06 Nov 2024 10:35:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 19:24:22.658888
• Title: From Novice to Expert: LLM Agent Policy Optimization via Step-wise Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 初日からエキスパートへ:ステップワイド強化学習によるLLMエージェントポリシー最適化
• Authors: Zhirui Deng, Zhicheng Dou, Yutao Zhu, Ji-Rong Wen, Ruibin Xiong, Mang Wang, Weipeng Chen,
• Abstract要約: 本稿では,エージェントの強化学習プロセスの最適化にステップワイド報酬を利用するStepAgentを紹介する。 エージェント反射とポリシー調整を容易にする暗黙の逆・逆の強化学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.54484062185869
• License:
• Abstract: The outstanding capabilities of large language models (LLMs) render them a crucial component in various autonomous agent systems. While traditional methods depend on the inherent knowledge of LLMs without fine-tuning, more recent approaches have shifted toward the reinforcement learning strategy to further enhance agents' ability to solve complex interactive tasks with environments and tools. However, previous approaches are constrained by the sparse reward issue, where existing datasets solely provide a final scalar reward for each multi-step reasoning chain, potentially leading to ineffectiveness and inefficiency in policy learning. In this paper, we introduce StepAgent, which utilizes step-wise reward to optimize the agent's reinforcement learning process. Inheriting the spirit of novice-to-expert theory, we first compare the actions of the expert and the agent to automatically generate intermediate rewards for fine-grained optimization. Additionally, we propose implicit-reward and inverse reinforcement learning techniques to facilitate agent reflection and policy adjustment. Further theoretical analysis demonstrates that the action distribution of the agent can converge toward the expert action distribution over multiple training cycles. Experimental results across various datasets indicate that StepAgent outperforms existing baseline methods.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の際立った能力は、様々な自律エージェントシステムにおいて重要な要素となる。 従来の手法は微調整なしでLLMの固有の知識に依存しているが、近年ではエージェントが複雑な対話的タスクを環境やツールで解く能力を強化するため、強化学習戦略に移行している。 しかし、従来のアプローチはスパース報酬問題によって制約されており、既存のデータセットは、各マルチステップ推論チェーンに対して最終的なスカラー報酬のみを提供するため、政策学習における非効率性と非効率につながる可能性がある。 本稿では,エージェントの強化学習プロセスの最適化にステップワイド報酬を利用するStepAgentを紹介する。 初心者-専門家理論の精神を継承し、まず専門家とエージェントの行動を比較し、微粒な最適化のための中間報酬を自動的に生成する。 さらに,エージェントのリフレクションとポリシー調整を容易にする暗黙の逆・逆の強化学習手法を提案する。 さらに理論的解析により、エージェントの作用分布が複数の訓練サイクルにまたがって専門家の作用分布に収束できることが示されている。 さまざまなデータセットに対する実験結果は、StepAgentが既存のベースラインメソッドより優れていることを示している。

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