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The Perils of Optimizing Learned Reward Functions: Low Training Error Does Not Guarantee Low Regret

Created by
  • Haebom

作者

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

概要

強化学習で意図した作業をキャプチャする補償関数を指定することは非常に困難です。報酬学習では、報酬関数を学習してこの問題を解決したいと思います。ただし、学習された補償モデルはデータ分布の誤差が低い可能性がありますが、その後大きな後悔のポリシーを作成できます。我々は、これらの補償モデルが誤りと後悔の不一致を持っていると言います。エラー - 後悔の不一致の主な原因は、ポリシーの最適化中に通常発生する分布の移動です。この論文は、数学的に補償モデルの十分に低い予測テストエラーが低い最悪の場合、後悔を保証しますが、任意の固定された予測テストエラーに対してエラーと後悔の不一致が発生する可能性がある現実的なデータ分布が存在することを示しています。次に、RLHF などの方法で一般的に使用されているポリシー規制技術を使用しても、同様の問題が続くことを示しています。私たちは、私たちの結果が補償モデルを学ぶための改善された方法とその品質を信頼できる方法で測定するより良い方法の理論的および実証的研究を刺激することを願っています。

Takeaways、Limitations

Takeaways:補償モデルの推定テストエラーが低いため、常に低い後悔を保証するわけではなく、エラーと後悔の不一致の問題が存在することを数学的に証明しました。政策規制技術でさえ、この問題を完全に解決できなかったことを示しました。これは報酬モデルの学習と評価方法の改善研究の必要性を示唆している。
Limitations:この論文は理論的分析に焦点を当てており、実際のデータセットまたはアルゴリズムの実験的検証は示していません。さらに、エラー - 後悔の不一致の問題を解決するための具体的な方法論は提示されていません。
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