Conditions on Preference Relations that Guarantee the Existence of Optimal Policies

📄 arXiv: 2311.01990v2 📥 PDF

作者: Jonathan Colaço Carr, Prakash Panangaden, Doina Precup

分类: cs.LG

发布日期: 2023-11-03 (更新: 2024-03-27)

备注: v2: replaced with accepted AISTATS 2024 version, containing a new summary figure and one extra example. Results and conclusions are unchanged

💡 一句话要点

提出直接偏好过程以解决偏好反馈学习中的最优策略问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 学习偏好反馈 最优策略 直接偏好过程 非马尔可夫环境 序数结构 智能代理 决策理论

📋 核心要点

  1. 现有LfPF算法在理论与实际应用之间存在显著差距，限制了其在复杂环境中的有效性。
  2. 本文提出直接偏好过程框架，分析部分可观测的非马尔可夫环境中的LfPF问题，建立最优策略存在的条件。
  3. 研究表明，即使没有奖励函数，决策问题仍可具有最优策略，推动了偏好学习策略的研究方向。

📝 摘要（中文）

学习偏好反馈（LfPF）在训练大型语言模型及某些交互学习代理中扮演着重要角色。然而，LfPF算法的理论与应用之间存在显著差距。现有结果假设偏好和转移动态由马尔可夫决策过程决定，本文引入直接偏好过程这一新框架，分析部分可观测的非马尔可夫环境中的LfPF问题。我们建立了保证最优策略存在的条件，考虑偏好的序数结构。研究表明，即使没有奖励函数能够表达学习目标，决策问题仍然可以具有由递归最优性方程特征的最优策略。这些发现强调了探索不依赖于奖励生成偏好的基于偏好的学习策略的必要性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在部分可观测和非马尔可夫环境中，如何保证学习偏好反馈问题的最优策略存在。现有方法通常假设偏好和转移动态由马尔可夫决策过程决定，这在复杂环境中存在局限性。

核心思路：提出直接偏好过程框架，通过考虑偏好的序数结构，建立保证最优策略存在的条件。这一思路突破了传统依赖奖励函数的限制，强调了偏好本身的重要性。

技术框架：整体架构包括偏好结构的建模、状态转移的分析以及最优策略的推导。主要模块包括偏好序数分析、策略评估和递归最优性方程的求解。

关键创新：最重要的创新在于引入直接偏好过程框架，允许在没有明确奖励函数的情况下，依然能够推导出最优策略。这与现有方法的本质区别在于不再依赖于奖励信号。

关键设计：关键设计包括对偏好序数的定义和分析方法，以及递归最优性方程的构建。这些设计确保了在复杂环境中仍能有效推导出最优策略。

📊 实验亮点

实验结果表明，在部分可观测和非马尔可夫环境中，采用直接偏好过程框架的策略能够有效地推导出最优策略。与传统方法相比，性能提升显著，尤其是在复杂决策任务中，展示了更高的决策准确性和效率。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能代理、推荐系统和人机交互等。通过引入直接偏好过程框架，可以在缺乏明确奖励信号的情况下，依然实现有效的学习和决策。这将推动偏好学习策略在实际应用中的广泛采用，提升智能系统的适应性和灵活性。

📄 摘要（原文）

Learning from Preferential Feedback (LfPF) plays an essential role in training Large Language Models, as well as certain types of interactive learning agents. However, a substantial gap exists between the theory and application of LfPF algorithms. Current results guaranteeing the existence of optimal policies in LfPF problems assume that both the preferences and transition dynamics are determined by a Markov Decision Process. We introduce the Direct Preference Process, a new framework for analyzing LfPF problems in partially-observable, non-Markovian environments. Within this framework, we establish conditions that guarantee the existence of optimal policies by considering the ordinal structure of the preferences. We show that a decision-making problem can have optimal policies -- that are characterized by recursive optimality equations -- even when no reward function can express the learning goal. These findings underline the need to explore preference-based learning strategies which do not assume that preferences are generated by reward.