Daily Arxiv

世界中で発行される人工知能関連の論文をまとめるページです。
このページはGoogle Geminiを活用して要約し、非営利で運営しています。
論文の著作権は著者および関連機関にあり、共有する際は出典を明記してください。

Zero-Shot LLMs in Human-in-the-Loop RL: Replacing Human Feedback for Reward Shaping

Created by
  • Haebom

作者

Mohammad Saif Nazir, Chayan Banerjee

概要

この論文では、強化学習における補償アライメント問題を解決するために、ゼロショットマクロ言語モデル（LLM）を活用した新しいフレームワーク（LLM-HFBF）を提案します。 LLM-HFBFは、自然言語処理を超えて連続制御作業にもLLMを補償調整に活用し、人間フィードバックの偏りに依存せずに補償関数を改善します。また、人間のフィードバックの偏りをLLMが識別し修正する機能により、よりバランスの取れた信頼性の高い強化学習システムを構築します。実験の結果、偏向された人間のフィードバックは性能を大幅に低下させ、LLMベースの方法は偏向されていないフィードバックと同様の性能レベルを維持することを示した。

Takeaways、Limitations

•
Takeaways：
◦
ゼロショットLLMを活用して、人間のフィードバックの偏向問題を軽減し、強化学習のパフォーマンスを向上させることができることを示しています。
◦
LLM-HFBFフレームワークは、人間のフィードバックとLLMの利点を組み合わせて、より安定した効率的な強化学習システムを構築する可能性を提供します。
◦
連続制御作業におけるLLMベースの補償調整の有効性を実証的に実証
•
Limitations：
◦
LLMの性能はLLM自体の品質に依存し、LLMが誤ったフィードバックを提供する可能性があります。
◦
LLM-HFBFフレームワークの一般化性能とさまざまなタスクへの適用性に関するさらなる研究が必要です。
◦
LLMの計算コストと処理時間が強化学習の効率に影響を与える可能性があります。
👍
Made with Slashpage