Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

CAREL: Học tăng cường theo hướng dẫn với các mục tiêu hỗ trợ đa phương thức

Created by
  • Haebom

Tác giả

Armin Saghafian, Amirmohammad Izadi, Negin Hashemi Dijujin, Mahdieh Soleymani Baghshah

Phác thảo

CAREL (Học Tăng cường Phụ trợ Liên phương thức) là một khuôn khổ mới cho các bài toán học tăng cường đạt được mục tiêu hướng dẫn bằng ngôn ngữ, dựa trên các hướng dẫn trong môi trường. CAREL sử dụng hàm mất mát phụ trợ lấy cảm hứng từ việc truy xuất văn bản video và theo dõi hướng dẫn, một phương pháp mới để tự động theo dõi tiến trình trong môi trường. CAREL tập trung vào việc cải thiện khả năng khái quát hóa của mô hình trên nhiều tác vụ và môi trường khác nhau, cho phép tác nhân hiểu nhiều phần của hướng dẫn trong bối cảnh môi trường để hoàn thành thành công toàn bộ tác vụ trong các tình huống đạt được mục tiêu. Kết quả thực nghiệm chứng minh hiệu quả mẫu tuyệt vời và hiệu suất khái quát hóa có hệ thống trong các bài toán học tăng cường đa phương thức.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Chúng tôi trình bày một khuôn khổ mới, CAREL, chứng minh hiệu quả mẫu được cải thiện và hiệu suất tổng quát hóa trong các vấn đề học tăng cường đa phương thức.
Cải thiện việc học dựa trên hướng dẫn trong môi trường bằng cách tận dụng các hàm mất mát phụ trợ và các kỹ thuật theo dõi hướng dẫn trong lĩnh vực truy xuất văn bản video.
Cải thiện khả năng khái quát hóa trong nhiều nhiệm vụ và môi trường khác nhau.
Limitations:
Bài báo thiếu tài liệu tham khảo cụ thể về Limitations hoặc hướng nghiên cứu trong tương lai.
Cần phải phân tích sâu hơn về hiệu suất và tính ổn định của cơ sở mã được trình bày.
Cần có thêm các thí nghiệm để khám phá mức độ hiệu suất tổng quát trong các môi trường và nhiệm vụ khác nhau.
👍