Simplifier la conception de la fonction de récompense avec ERFSL
ERFSL simplifie la création de fonctions de récompense en utilisant de grands modèles de langage.
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Table des matières
- Le défi de la conception de fonctions de récompense
- Rôle des grands modèles de langage
- Problèmes avec les fonctions de récompense complexes
- Présentation d'ERFSL
- Comment fonctionne ERFSL
- Application à la collecte de données sous-marines
- Mise en place du test
- Résultats des tests
- Recherche de poids efficace
- Initialisation des poids
- Ajustement des poids
- Modifications efficaces
- Comparaison de différents modèles
- Informations sur les performances
- Conclusion
- Source originale
- Liens de référence
La conception de Fonctions de récompense dans les tâches d'apprentissage par renforcement peut être compliquée, surtout quand on a affaire à des environnements personnalisés avec plusieurs objectifs. Cet article introduit une méthode appelée ERFSL, qui utilise de Grands Modèles de Langage (LLMs) pour rechercher des fonctions de récompense efficaces. L'objectif est de faciliter la création et l'ajustement de ces fonctions en fonction des besoins des utilisateurs.
Le défi de la conception de fonctions de récompense
Dans l'apprentissage par renforcement, les fonctions de récompense sont cruciales car elles guident les décisions d'un système. Cependant, à mesure que les tâches deviennent plus complexes, les exigences pour ces fonctions peuvent varier considérablement. Par exemple, un système pourrait avoir besoin d'équilibrer la sécurité (comme éviter des obstacles) avec l'efficacité (comme consommer moins d'énergie). Cette complexité rend difficile la création d'une seule fonction de récompense qui répond à tous les besoins.
Rôle des grands modèles de langage
Les grands modèles de langage sont des programmes informatiques formés sur une multitude de données textuelles. Ils peuvent générer des idées et résoudre des problèmes lorsqu'on leur donne des instructions claires. Dans le contexte de la conception de fonctions de récompense, ces modèles peuvent produire du code qui répond à des exigences spécifiques des utilisateurs, même dans des scénarios pour lesquels ils n'ont pas été explicitement formés.
Problèmes avec les fonctions de récompense complexes
Quand on se frotte à des tâches complexes, il est souvent difficile d'ajuster toutes les parties d'une fonction de récompense en même temps. De petites erreurs peuvent entraîner de gros problèmes. Par exemple, si le modèle ne comprend pas l'importance d'une exigence, toute la structure de récompense peut être déséquilibrée. Pour y remédier, certains chercheurs décomposent les tâches complexes en parties plus simples. Cependant, cela peut aussi compliquer le processus de feedback nécessaire pour l'amélioration.
Présentation d'ERFSL
La méthode ERFSL vise à simplifier la conception des fonctions de récompense en utilisant efficacement les grands modèles de langage. Au lieu d'essayer de jongler avec tous les aspects d'une tâche en même temps, ERFSL décompose le processus en étapes plus claires. D'abord, elle se concentre sur la conception du code de récompense en fonction des objectifs de performance spécifiques des utilisateurs. Ensuite, elle utilise un mécanisme appelé critique de récompense pour vérifier le code créé et apporter les corrections nécessaires.
Comment fonctionne ERFSL
Décomposition de la tâche : La méthode commence par décomposer la tâche globale en exigences plus petites et plus claires. Cela signifie qu'au lieu d'avoir besoin d'une seule fonction de récompense complexe, elle génère plusieurs composants plus simples.
Génération de composants de récompense : Chaque composant de récompense est élaboré pour répondre à une exigence particulière de l'utilisateur. En se concentrant sur un aspect à la fois, les LLMs peuvent créer des fonctions meilleures et plus efficaces.
Critique de récompense : Un critique de récompense examine le code initial créé par le grand modèle de langage. Il identifie et corrige les erreurs efficacement, permettant des corrections rapides sur les problèmes trouvés dans les composants générés.
Attribution de poids : Après avoir généré les composants, le modèle attribue un poids à chacun. Cela signifie décider de l'importance de chaque composant par rapport aux autres, ce qui peut aider à créer une fonction de récompense équilibrée qui satisfait tous les besoins.
Application à la collecte de données sous-marines
Pour tester la puissance d'ERFSL, les chercheurs l'ont appliquée à une tâche de collecte de données sous-marines. Dans cette application, plusieurs véhicules sous-marins autonomes (AUVs) ont été utilisés pour recueillir des informations sur leur environnement. L'objectif était de créer une fonction de récompense qui garantissait la sécurité tout en optimisant la performance, comme éviter les collisions et réduire la consommation d'énergie.
Mise en place du test
La mise en place impliquait de concevoir une fonction de récompense sans fournir d'exemples préalables. Cela signifie que le modèle de langage devait tout créer à partir de rien en se basant sur la description de la tâche fournie. Les chercheurs ont défini des Métriques de performance spécifiques, comme maintenir des distances de sécurité avec les obstacles tout en gérant la consommation d'énergie efficacement.
Résultats des tests
Les résultats ont montré que la méthode ERFSL était efficace pour générer rapidement des fonctions de récompense opérationnelles. Le critique de récompense a pu corriger les composants avec un minimum d'itérations, garantissant que les fonctions répondaient aux besoins des utilisateurs sans beaucoup d’essais-erreurs.
Recherche de poids efficace
Dans des scénarios d'apprentissage par renforcement multi-objectifs complexes, il ne suffit pas d'avoir les bonnes fonctions de récompense, il faut aussi évaluer correctement leur importance. Ici, ERFSL brille en utilisant les grands modèles de langage comme des chercheurs de poids efficaces basés sur les exigences de la tâche.
Initialisation des poids
Le processus commence par générer un ensemble initial de poids pour les composants de récompense. Le modèle essaie de s'assurer que ces poids sont proches de ce qui sera des solutions idéales. Les poids initiaux aident à éviter des déviations drastiques durant le processus de recherche.
Ajustement des poids
Une fois les poids initiaux fixés, le modèle commence à chercher de meilleures options. Cela implique de faire de légers ajustements aux poids en fonction des retours des résultats d'entraînement. Plutôt que de parcourir de longs journaux de dialogue compliqués, le modèle résume les informations nécessaires, ce qui l'aide à prendre de meilleures décisions.
Modifications efficaces
ERFSL utilise une stratégie unique pour ajuster les poids. En traitant plusieurs groupes de poids d'entrée et en générant de nouvelles suggestions basées sur les résultats d'entraînement résumés, elle minimise la redondance et la confusion. Cela signifie qu'au lieu de faire des ajustements aléatoires, le modèle peut se concentrer sur des changements spécifiques qui mènent à des améliorations.
Comparaison de différents modèles
Les chercheurs ont également comparé divers grands modèles de langage pour voir lequel fonctionnait le mieux dans ce contexte. Ils ont constaté que les modèles plus récents, comme GPT-4o, avaient des performances nettement supérieures à celles de leurs prédécesseurs pour générer et corriger du code pour les fonctions de récompense.
Informations sur les performances
L'écart de performance entre les différents modèles a mis en évidence les forces des derniers modèles en raisonnement numérique et génération de code. Même en utilisant un modèle plus petit comme GPT-4om, il pouvait encore atteindre des résultats raisonnables, mais avait du mal avec des tâches complexes par rapport à son homologue plus grand.
Conclusion
En conclusion, la méthode ERFSL représente un pas en avant significatif dans la conception de fonctions de récompense pour l'apprentissage par renforcement. En décomposant des tâches complexes, en générant des composants de récompense spécifiques et en utilisant des LLMs pour une recherche efficace, elle montre une manière pratique d'aborder les problèmes multi-objectifs dans divers domaines.
Cette approche non seulement accélère le processus mais le rend aussi plus fiable, ce qui est crucial pour des applications comme la robotique et les systèmes automatisés. Les développements futurs pourraient se concentrer sur la clarification et l’automatisation des descriptions de tâches, améliorant encore cette méthode innovante.
Titre: Large Language Models as Efficient Reward Function Searchers for Custom-Environment Multi-Objective Reinforcement Learning
Résumé: Achieving the effective design and improvement of reward functions in reinforcement learning (RL) tasks with complex custom environments and multiple requirements presents considerable challenges. In this paper, we propose ERFSL, an efficient reward function searcher using LLMs, which enables LLMs to be effective white-box searchers and highlights their advanced semantic understanding capabilities. Specifically, we generate reward components for each numerically explicit user requirement and employ a reward critic to identify the correct code form. Then, LLMs assign weights to the reward components to balance their values and iteratively adjust the weights without ambiguity and redundant adjustments by flexibly adopting directional mutation and crossover strategies, similar to genetic algorithms, based on the context provided by the training log analyzer. We applied the framework to an underwater data collection RL task without direct human feedback or reward examples (zero-shot learning). The reward critic successfully corrects the reward code with only one feedback instance for each requirement, effectively preventing unrectifiable errors. The initialization of weights enables the acquisition of different reward functions within the Pareto solution set without the need for weight search. Even in cases where a weight is 500 times off, on average, only 5.2 iterations are needed to meet user requirements. The ERFSL also works well with most prompts utilizing GPT-4o mini, as we decompose the weight searching process to reduce the requirement for numerical and long-context understanding capabilities
Auteurs: Guanwen Xie, Jingzehua Xu, Yiyuan Yang, Yimian Ding, Shuai Zhang
Dernière mise à jour: Oct 31, 2024
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2409.02428
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2409.02428
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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