Daily Arxiv

전 세계에서 발간되는 인공지능 관련 논문을 정리하는 페이지 입니다.
본 페이지는 Google Gemini를 활용해 요약 정리하며, 비영리로 운영 됩니다.
논문에 대한 저작권은 저자 및 해당 기관에 있으며, 공유 시 출처만 명기하면 됩니다.

Divide and Conquer: Grounding LLMs as Efficient Decision-Making Agents via Offline Hierarchical Reinforcement Learning

Created by
  • Haebom

저자

Zican Hu, Wei Liu, Xiaoye Qu, Xiangyu Yue, Chunlin Chen, Zhi Wang, Yu Cheng

개요

GLIDER (Gounding Language Models as Efficient Decision-Making Agents via Offline Hierarchical Reinforcement Learning)는 대규모 언어 모델(LLM)의 장기적 의사결정 능력 향상을 위한 혁신적인 프레임워크입니다. 희소 보상 시나리오에서 LLM이 장기적 의사결정 과제에서 어려움을 겪는 점에 착안하여, 분할 정복 원리를 활용한 계층적 강화 학습 방식을 제안합니다. 고수준 정책이 학습하고 지시하는 추상적이고 단계적인 계획으로 저수준 제어기를 감독하는 방식을 통해 복잡한 문제를 일련의 일관된 사고 과정 추론 하위 작업으로 분해하여, 장기 과제에 대한 탐색과 학습을 크게 향상시키는 유연한 시간적 추상화를 제공합니다. 또한, 과제에 구애받지 않는 저수준 기술의 강력한 전이성 덕분에 비정상적인 환경에 대한 빠른 온라인 적응을 가능하게 합니다. ScienceWorld와 ALFWorld 벤치마크 실험 결과, GLIDER는 성능 향상과 일반화 능력 향상을 보여줍니다.

시사점, 한계점

시사점:
LLM의 장기적 의사결정 능력 향상을 위한 효과적인 계층적 강화 학습 프레임워크 제시
분할 정복 원리를 이용한 효율적인 문제 해결 및 시간적 추상화
저수준 기술의 전이성을 통한 비정상 환경에 대한 빠른 적응
ScienceWorld와 ALFWorld에서 성능 및 일반화 능력 향상 확인
한계점:
제시된 프레임워크의 실제 적용 및 확장성에 대한 추가적인 연구 필요
다양한 환경 및 과제에 대한 일반화 성능 평가 추가 필요
고수준 정책의 학습 및 최적화 전략에 대한 추가적인 연구 필요
👍