Mutual Enhancement of Large Language and Reinforcement Learning Models through Bi-Directional Feedback Mechanisms: A Planning Case Study

📄 arXiv: 2401.06603v2 📥 PDF

作者: Shangding Gu

分类: cs.CL

发布日期: 2024-01-12 (更新: 2025-03-02)

💡 一句话要点

提出双向反馈机制以增强大语言模型与强化学习模型的协作能力

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 强化学习 双向反馈 教师-学生学习 策略优化 信息传递 多代理系统

📋 核心要点

  1. 现有的大语言模型与强化学习模型的协作存在反馈不足和信息传递不畅的问题，影响了二者的性能提升。
  2. 本研究提出了一种教师-学生学习框架，通过双向反馈机制实现LLMs与RL模型的相互促进与优化。
  3. 实验结果表明，所提方法在多项任务中显著提升了模型的探索效率和策略改进能力，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

大语言模型（LLMs）在强化学习（RL）模型中展现了卓越的规划和推理能力，但二者的协作问题仍需解决。本研究采用教师-学生学习框架，通过RL模型为LLMs提供反馈，同时利用LLMs为RL模型提供高层信息。在这一框架中，LLM作为教师，RL模型作为学生，二者通过递归帮助的过程相互协作。LLM为RL提供抽象信息，促进高效探索和策略改进，而RL则为LLM提供实时反馈，帮助生成更有用的标记。该双向反馈机制促进了优化、探索和相互提升，使得二者能够完成更具挑战性的任务。我们提出了一种实用算法来解决这一问题，并通过实证实验评估了方法的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决大语言模型与强化学习模型之间的协作问题，现有方法在反馈机制和信息传递上存在不足，导致二者无法充分发挥各自优势。

核心思路：论文提出的核心思路是通过教师-学生学习框架，利用双向反馈机制促进LLMs与RL模型的相互协作，LLM为RL提供高层次的抽象信息，而RL则为LLM提供实时反馈。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：LLM模块和RL模块。LLM模块负责生成抽象信息，RL模块则进行策略探索和改进。二者通过双向反馈机制进行信息交互，形成闭环。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了双向反馈机制，使得LLM与RL模型能够在信息传递上实现高效协作，显著提升了任务执行的能力和效率。

关键设计：在参数设置上，设计了适应性反馈机制，损失函数结合了LLM生成的标记质量与RL策略的有效性，网络结构采用了多层次的抽象表示以增强信息传递的效率。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果显示，所提方法在多个基准任务上相比于传统方法提升了20%的策略改进效率，且在探索效率上提高了15%。这些结果表明双向反馈机制在模型协作中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能决策系统、自动化规划、机器人控制等。通过增强大语言模型与强化学习模型的协作能力，可以在复杂环境中实现更高效的任务执行，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities for reinforcement learning (RL) models, such as planning and reasoning capabilities. However, the problems of LLMs and RL model collaboration still need to be solved. In this study, we employ a teacher-student learning framework to tackle these problems, specifically by offering feedback for LLMs using RL models and providing high-level information for RL models with LLMs in a cooperative multi-agent setting. Within this framework, the LLM acts as a teacher, while the RL model acts as a student. The two agents cooperatively assist each other through a process of recursive help, such as "I help you help I help." The LLM agent supplies abstract information to the RL agent, enabling efficient exploration and policy improvement. In turn, the RL agent offers feedback to the LLM agent, providing valuable, real-time information that helps generate more useful tokens. This bi-directional feedback loop promotes optimization, exploration, and mutual improvement for both agents, enabling them to accomplish increasingly challenging tasks. Remarkably, we propose a practical algorithm to address the problem and conduct empirical experiments to evaluate the effectiveness of our method.