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人机交互强化学习中的零样本 LLM：用奖励塑造取代人类反馈

Created by
  • Haebom

作者

穆罕默德·赛义夫·纳齐尔、查扬·班纳吉

大纲

本文提出了一个新颖的框架 (LLM-HFBF)，利用零样本巨型语言模型 (LLM) 来解决强化学习中的奖励对齐问题。除了自然语言处理之外，LLM-HFBF 还利用 LLM 进行连续控制任务中的奖励调整，从而改进奖励函数，而无需依赖人工反馈的偏差。此外，LLM 能够识别并纠正人工反馈中的偏差，从而构建一个更加平衡可靠的强化学习系统。实验结果表明，有偏差的人工反馈会显著降低性能，而基于 LLM 的方法则能保持与无偏差反馈相当的性能。

Takeaways, Limitations

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Takeaways：
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我们证明零样本 LLM 可用于缓解人类反馈的偏差问题并提高强化学习性能。
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LLM-HFBF框架结合了人类反馈和LLM的优点，提出了构建更稳定、更高效的强化学习系统的可能性。
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实证证明基于LLM的薪酬调整在连续控制任务中的有效性。
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Limitations：
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LLM 的表现取决于 LLM 本身的质量，并且 LLM 可能会提供不正确的反馈。
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需要进一步研究探索LLM-HFBF框架对各种任务的泛化性能和适用性。
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LLM的计算成本和处理时间会影响强化学习的效率。
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