让 LLM 代替人类当导师？用自然语言训练的强化学习代理
三个要点
✔️ 找出自然语言强化学习中难以利用人类反馈的难题
✔️ 提出利用语言模型解决这一问题的新策略
✔️ 所提方法可在复杂语言任务中实现更高效的强化学习
Natural Language Reinforcement Learning
written by idong Feng, Bo Liu, Yan Song, Haotian Fu, Ziyu Wan, Girish A. Koushik, Zhiyuan Hu, Mengyue Yang, Ying Wen, Jun Wang
Submitted on 21 Nov 2024 (v1), last revised 28 May 2025 (this version, v3)
Comments: 10 pages
Subjects: Machine Learning (cs.LG); Artificial Intelligence (cs.AI); Computation and Language (cs.CL)
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概述
本文详细介绍了自然语言强化学习。它特别介绍了一种使用 LLM 的 "从教到学"（To-Teach）方法。本文提出了一种利用 LLM 作为教师并通过基于语言的反馈来训练模型的方法。
其核心思想是通过模仿人类教学来提高模型的性能。这种方法阐述了特定任务中的决策过程，有助于模型获得更高级的推理能力。
实验采用蒙特卡洛树搜索（MCTS）策略评估方法，展示 LLM 在特定任务中的表现。实验还观察了 LLM 如何通过口头反馈对任务进行微调和调整。
它还详细介绍了如何利用视觉分析和训练过程的特定设置来加强 LLM 的能力。研究的重点是事物的交流和学习过程，在语言和行为之间架起桥梁的尝试是独一无二的。
这可以扩大 LLM 的适用范围，使其能够以更自然的方式模仿人类教学。
研究背景
本文研究的是使用自然语言反馈对机器学习模型进行强化学习。特别是，它探讨了 LLM 如何充当强化学习代理并执行任务。研究的重点是 LLM 利用语言本身改进自身和其他模型的能力。
在论文中，研究人员通过实验测试了使用语言的反馈如何帮助提高模型的性能。作为一项具体的案例研究，他们在棋盘游戏和解迷宫任务中进行了实验，结果显示了语言反馈是如何影响行为选择和策略的。
研究还讨论了利用语言反馈进行学习比传统强化学习方法更有效的可能性。研究还提出了 LLM 在各种应用领域的进一步用途。这项研究为未来自然语言处理和机器学习的交叉领域开辟了新的可能性。
提出的方法
本文是对自然语言强化学习（RL）的研究。它主要利用大规模语言模型（LLM）的语言理解能力，为 RL 中的任务提出新的解决方案。具体来说，本文探讨了代理如何通过基于语言的目标设定和反馈进行学习。
本文重点关注语言模型提供的解释器作用，并提出了一种利用语言价值函数改进任务决策的方法。该方法名为 "语言 TD"，用于通过语言调整和优化代理行动的价值。
此外，在任务环境中进行的实验表明，这些方法优于传统的强化学习方法。通过证明代理可以有效学习，我们为基于语言的技术提出了新的潜在应用。通过这种方式，我们旨在实现更自然的交互式强化学习。
实验
本文详细介绍了自然语言在强化学习中的应用。在实验中，我们观察到代理利用 LLM 解决迷宫问题。具体来说，当代理在迷宫中移动时，基于 LLM 的提示被用来帮助代理选择其行为。
首先，在迷宫实验中，代理根据其在环境中的位置接收观察结果，以确定其下一步行动。代理的目标是尽快到达目标。为此，它需要利用 LLM 生成的自然语言提示，并检查代理如何从其下一步行动中学习。在此过程中使用了基于 Transformer 架构的 LLM。
另一项名为 "突破实验 "的实验使用 OpenSpiel 观察代理在不同场景中的行为。在这里，我们进行了模拟，以分析代理如何通过尝试不同的策略进行学习；比较了 100 次试验的单个结果，并评估了 LLM 干预对学习结果的影响。
通过这些实验表明，LLM 可以提高代理在决策中的导航能力。基于实验结果，还证实了某些参数调整能提高代理的学习效率。
总之，LLM 在强化学习中的应用提出了引导代理在自然语言中进行决策的新方法，并对其潜力提供了有趣的见解。
结论
本文介绍了如何利用语言模型（LLMs）优化游戏策略。具体来说，本文探讨了如何利用 LLM 在国际象棋和将棋等棋类游戏中评估和选择下一步最佳行动。
首先，代理要评估其在游戏中的当前位置，并争取在尽可能短的时间内达到目标。代理会考虑几种候选走法，并对每种走法进行评估。在评估过程中，会使用以前的案例和类似情况下的数据。
这项研究的一个特点是，代理会积极使用 "前瞻信息"。这样做的目的是通过提前预测下一步棋对整个游戏的影响来做出更好的决策。
此外，代理会根据评估结果反复选择行动，以改进其战略。通过这一过程，代理能够做出更有效、更容易获胜的选择。本研究提出了一种利用 LLM 的新策略开发方法，并认为它可以帮助人工智能模仿人类的思维过程。
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