論文の概要: MaestroMotif: Skill Design from Artificial Intelligence Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08542v1
• Date: Wed, 11 Dec 2024 16:59:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 14:04:28.887523
• Title: MaestroMotif: Skill Design from Artificial Intelligence Feedback
• Title（参考訳）: MaestroMotif:人工知能のフィードバックによるスキル設計
• Authors: Martin Klissarov, Mikael Henaff, Roberta Raileanu, Shagun Sodhani, Pascal Vincent, Amy Zhang, Pierre-Luc Bacon, Doina Precup, Marlos C. Machado, Pierluca D'Oro,
• Abstract要約: MaestroMotifはAI支援スキルデザインの手法であり、高性能で適応可能なエージェントを生成する。 本稿では,AIを活用したスキルデザイン手法であるMaestroMotifについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.17724089381056
• License:
• Abstract: Describing skills in natural language has the potential to provide an accessible way to inject human knowledge about decision-making into an AI system. We present MaestroMotif, a method for AI-assisted skill design, which yields high-performing and adaptable agents. MaestroMotif leverages the capabilities of Large Language Models (LLMs) to effectively create and reuse skills. It first uses an LLM's feedback to automatically design rewards corresponding to each skill, starting from their natural language description. Then, it employs an LLM's code generation abilities, together with reinforcement learning, for training the skills and combining them to implement complex behaviors specified in language. We evaluate MaestroMotif using a suite of complex tasks in the NetHack Learning Environment (NLE), demonstrating that it surpasses existing approaches in both performance and usability.
• Abstract（参考訳）: 自然言語でスキルを記述することは、意思決定に関する人間の知識をAIシステムに注入するための、アクセス可能な方法を提供する可能性がある。 本稿では,AIを活用したスキルデザイン手法であるMaestroMotifについて述べる。 MaestroMotifは、Large Language Models(LLM)の機能を活用して、効果的にスキルを作成し、再利用する。 まずLLMのフィードバックを使って、各スキルに対応する報酬を自動的に設計する。 次に、LLMのコード生成能力と強化学習を用いて、スキルをトレーニングし、それらを組み合わせて言語で指定された複雑な振る舞いを実装する。 我々は、NetHack Learning Environment (NLE) の複雑なタスク群を用いてMaestroMotifを評価し、パフォーマンスとユーザビリティの両方において既存のアプローチを上回ることを実証した。

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