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Los peligros de optimizar las funciones de recompensa aprendidas: un bajo nivel de error de entrenamiento no garantiza un bajo nivel de arrepentimiento

Created by
  • Haebom

Autor

Lukas Fluri, Leon Lang, Alessandro Abate, Patrick Forre , David Krueger, Joar Skalse

Describir

En el aprendizaje por refuerzo, especificar una función de recompensa que capture la acción prevista puede ser muy difícil. El aprendizaje por refuerzo intenta resolver este problema mediante el aprendizaje de una función de recompensa. Sin embargo, el modelo de recompensa aprendido puede producir políticas con pocos errores en la distribución de datos, pero que luego presenten grandes arrepentimientos. Decimos que estos modelos de recompensa presentan inconsistencia entre errores y arrepentimientos. La principal causa de esta inconsistencia es el cambio de distribución que suele producirse durante la optimización de políticas. En este artículo, demostramos matemáticamente que, si bien el modelo de recompensa garantiza un error de prueba esperado suficientemente bajo como para tener un arrepentimiento bajo en el peor de los casos, existen distribuciones de datos realistas donde la inconsistencia entre errores y arrepentimientos puede ocurrir para cualquier error de prueba esperado fijo. Posteriormente, demostramos que problemas similares persisten incluso al utilizar técnicas de regularización de políticas comúnmente utilizadas en métodos como RLHF. Esperamos que nuestros resultados estimulen la investigación teórica y empírica sobre mejores maneras de aprender modelos de recompensa y mejores maneras de medir su calidad de forma fiable.

Takeaways, Limitations

Takeaways: Demostramos matemáticamente que un error de prueba esperado bajo en un modelo de recompensa no siempre garantiza un bajo nivel de arrepentimiento, y que existe un problema de desajuste entre error y arrepentimiento. También demostramos que ni siquiera las técnicas de regulación de políticas pueden resolver este problema por completo. Esto sugiere la necesidad de investigar para mejorar los métodos de aprendizaje y evaluación de los modelos de recompensa.
Limitations: Este artículo se centra en el análisis teórico y no proporciona verificación experimental con conjuntos de datos ni algoritmos reales. Tampoco proporciona una metodología específica para resolver el problema de desajuste entre error y arrepentimiento.
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