論文の概要: Vintix: Action Model via In-Context Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.19400v1
• Date: Fri, 31 Jan 2025 18:57:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 22:46:13.176104
• Title: Vintix: Action Model via In-Context Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: Vintix: 文脈強化学習による行動モデル
• Authors: Andrey Polubarov, Nikita Lyubaykin, Alexander Derevyagin, Ilya Zisman, Denis Tarasov, Alexander Nikulin, Vladislav Kurenkov,
• Abstract要約: In-context reinforcement learning を通じて振る舞いを学習できる固定されたクロスドメインモデルを導入することで ICRL のスケールアップに向けた第一歩を提示する。 ICRLを促進するために設計されたフレームワークであるアルゴリズム蒸留は、多目的な作用モデルを構築するために、専門家蒸留に代わる魅力的な、競争力のある代替手段を提供することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.65703565352769
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In-Context Reinforcement Learning (ICRL) represents a promising paradigm for developing generalist agents that learn at inference time through trial-and-error interactions, analogous to how large language models adapt contextually, but with a focus on reward maximization. However, the scalability of ICRL beyond toy tasks and single-domain settings remains an open challenge. In this work, we present the first steps toward scaling ICRL by introducing a fixed, cross-domain model capable of learning behaviors through in-context reinforcement learning. Our results demonstrate that Algorithm Distillation, a framework designed to facilitate ICRL, offers a compelling and competitive alternative to expert distillation to construct versatile action models. These findings highlight the potential of ICRL as a scalable approach for generalist decision-making systems. Code to be released at https://github.com/dunnolab/vintix
• Abstract（参考訳）: In-Context Reinforcement Learning (ICRL)は、大規模言語モデルが文脈的にどのように適応するかに似た、試行錯誤相互作用を通じて推論時間で学習する汎用エージェントを開発するための、有望なパラダイムである。 しかし、おもちゃのタスクや単一ドメイン設定以外の ICRL のスケーラビリティは、まだオープンな課題である。 本研究では、テキスト内強化学習を通じて振る舞いを学習できる固定されたクロスドメインモデルを導入することにより、ICRLのスケールアップに向けた第一歩を提示する。 ICRLを促進するために設計されたフレームワークであるアルゴリズム蒸留は、多目的な作用モデルを構築するために、専門家蒸留に代わる魅力的な、競争力のある代替手段を提供することを示した。 これらの知見は、汎用的な意思決定システムのためのスケーラブルなアプローチとしてのICRLの可能性を示している。 https://github.com/dunnolab/vintixでリリースされるコード

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