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。

Value-Free Policy Optimization via Reward Partitioning

Created by
  • Haebom

作者

Bilal Faye, Hanane Azzag, Mustapha Lebbah

概要

この論文では、単一軌道強化学習（RL）で価値関数モデリングなしで直接補償を使用してポリシーを最適化する新しい方法である補償分割最適化（RPO）を紹介します。従来の直接補償最適化（DRO）は、価値関数の近似による高いオフポリシ分散、政策と価値学習の結合、政策に対する絶対的な監督不足などの限界を持ち、RPOはデータから直接推定された分割方法を使用して観測された補償を正規化することによってこの限界を解決します。これは、補助モデルなしでポリシーの簡単な指導学習目標を提供し、Flan-T5モデルを使用したスカラーフィードバック言語モデリング作業における従来の方法よりも優れたパフォーマンスを示します。

Takeaways、Limitations

•
Takeaways：
◦
価値関数をモデル化することなく、単一軌道RLで効果的なポリシー最適化が可能であることを示しています。
◦
DROのような既存の方法のLimitationsである高いオフポリシ分散、政策と価値学習の間の結合、絶対的な監督不足を解決します。
◦
シンプルで実装が容易で安定したポリシー最適化を提供します。
◦
スカラーフィードバックベースの言語モデリング作業では、従来の方法よりも優れたパフォーマンスを実現します。
•
Limitations：
◦
現在は、スカラーフィードバック言語モデリングタスクにのみ適用されており、他のタスクやデータ型の一般化パフォーマンスには追加の研究が必要です。
◦
補償分割方法のパフォーマンスは、データの特性によって影響を受ける可能性があります。
◦
RPOの理論的基盤のより深い分析が必要な場合があります。
👍
Made with Slashpage