Language Guided Exploration for RL Agents in Text Environments

📄 arXiv: 2403.03141v1 📥 PDF

作者: Hitesh Golchha, Sahil Yerawar, Dhruvesh Patel, Soham Dan, Keerthiram Murugesan

分类: cs.CL

发布日期: 2024-03-05

💡 一句话要点

提出语言引导探索框架以提升RL代理在文本环境中的决策能力

🎯 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: 强化学习 语言模型 决策指导 文本环境 探索策略 机器学习 智能代理

📋 核心要点

  1. 现有的强化学习方法在面对稀疏奖励和大决策空间时，学习效率低下，难以适应环境变化。
  2. 本文提出的语言引导探索框架通过预训练语言模型为RL代理提供决策指导，从而提升学习效率。
  3. 在ScienceWorld文本环境中的实验结果显示，LGE框架显著优于传统RL代理和其他先进方法，提升效果明显。

📝 摘要（中文）

现实世界的序列决策过程常常面临稀疏奖励和庞大的决策空间，这对基于经验学习的系统如强化学习（RL）代理造成了显著挑战。大型语言模型（LLMs）凭借其丰富的世界知识，可以帮助RL代理快速学习并适应分布变化。本文提出了一种语言引导探索（LGE）框架，利用预训练的语言模型（称为GUIDE）为RL代理（称为EXPLORER）提供决策级指导。实验结果表明，在具有挑战性的文本环境ScienceWorld上，LGE显著优于传统的RL代理，并且超越了行为克隆和文本决策变换器等其他先进方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决传统强化学习代理在稀疏奖励和大决策空间下的学习效率低下问题。现有方法往往无法有效利用环境信息，导致学习过程缓慢且不稳定。

核心思路：论文提出的语言引导探索框架（LGE）利用预训练的语言模型（GUIDE）为RL代理（EXPLORER）提供决策级的指导，从而加速学习过程并提高适应性。通过将语言模型的知识与RL的探索策略结合，LGE能够更有效地引导代理在复杂环境中进行决策。

技术框架：LGE框架主要包括两个模块：GUIDE模块和EXPLORER模块。GUIDE模块负责解析环境信息并生成决策建议，而EXPLORER模块则根据这些建议进行探索和学习。整个流程包括环境状态的输入、语言模型的决策生成以及RL代理的执行与反馈。

关键创新：LGE的核心创新在于将语言模型的知识引入到RL决策过程中，这一设计使得代理能够在复杂的文本环境中获得更为精准的决策指导，显著提升了学习效率。与传统RL方法相比，LGE能够更好地利用环境信息，减少探索过程中的无效尝试。

关键设计：在设计中，GUIDE模块采用了特定的损失函数来优化决策建议的准确性，同时EXPLORER模块的网络结构经过精心调整，以便更好地整合来自GUIDE的指导信息。模型的训练过程中，采用了多种超参数设置以确保最佳性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，LGE框架在ScienceWorld环境中显著优于传统的RL代理，提升幅度达到XX%（具体数据未知），并且在与行为克隆和文本决策变换器等先进方法的对比中，LGE同样表现出更好的性能，验证了其有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、游戏和人机交互等场景。在这些领域中，RL代理需要在复杂的文本环境中进行决策，LGE框架能够有效提升其学习效率和决策质量。未来，该方法可能在自动化内容生成和智能助手等应用中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Real-world sequential decision making is characterized by sparse rewards and large decision spaces, posing significant difficulty for experiential learning systems like $\textit{tabula rasa}$ reinforcement learning (RL) agents. Large Language Models (LLMs), with a wealth of world knowledge, can help RL agents learn quickly and adapt to distribution shifts. In this work, we introduce Language Guided Exploration (LGE) framework, which uses a pre-trained language model (called GUIDE ) to provide decision-level guidance to an RL agent (called EXPLORER). We observe that on ScienceWorld (Wang et al.,2022), a challenging text environment, LGE outperforms vanilla RL agents significantly and also outperforms other sophisticated methods like Behaviour Cloning and Text Decision Transformer.