A Theoretical Framework for Partially Observed Reward-States in RLHF

📄 arXiv: 2402.03282v3 📥 PDF

作者: Chinmaya Kausik, Mirco Mutti, Aldo Pacchiano, Ambuj Tewari

分类: cs.LG, cs.AI, stat.ML

发布日期: 2024-02-05 (更新: 2024-11-09)

备注: 64 pages. 14 pages for main paper, 50 pages for references + appendix

💡 一句话要点

提出部分观察奖励状态的框架以改进人类反馈强化学习

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 人类反馈强化学习 部分观察 奖励状态 基数反馈 对抗反馈 模型基方法 无模型方法

📋 核心要点

  1. 现有的RLHF模型未考虑部分观察的内部状态和中间反馈，限制了学习效率和对齐效果。
  2. 本文提出将RLHF建模为部分观察奖励状态的强化学习（PORRL），引入基数反馈和对抗反馈两种类型。
  3. 通过理论分析和实验验证，提出的方法在样本复杂度和后悔值上优于传统方法，显示出显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

随着人类反馈强化学习（RLHF）的广泛应用，迫切需要对其基础模型进行深入的理论研究。现有的RLHF模型未能考虑神经科学支持的部分观察“内部状态”，也未能适应交互过程中的中间反馈。这些因素对加速学习和改善对齐具有重要作用。为了解决这些局限性，本文将RLHF建模为具有部分观察奖励状态的强化学习（PORRL）。我们提出了两种反馈类型——基数反馈和对抗反馈，并展示了PORRL涵盖了传统RL、RLHF和奖励机器等广泛的RL问题。我们为基数反馈提出了两种基于模型的方法，并给出了相应的保证，显示出其优于简单的历史总结。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有RLHF模型未能考虑部分观察的内部状态和中间反馈的问题。这些不足限制了学习的效率和对齐效果。

核心思路：论文提出将RLHF建模为部分观察奖励状态的强化学习（PORRL），通过引入基数反馈和对抗反馈，旨在更好地捕捉人类反馈的复杂性。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：基于模型的方法（POR-UCRL和POR-UCBVI）和无模型的方法（GOLF）。前者处理基数反馈，后者适应递归内部状态和密集中间反馈。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了部分观察奖励状态的框架，能够涵盖更广泛的RL问题，并且在基数反馈和对抗反馈的处理上提供了新的保证。

关键设计：在基数反馈中，采用了模型基方法并提供了后悔值和样本复杂度的保证；在对抗反馈中，提出了将基数后悔转化为对抗后悔的显式方法。

📊 实验亮点

实验结果表明，提出的PORRL框架在基数反馈和对抗反馈的设置下，相较于传统方法在样本复杂度和后悔值上均有显著提升，尤其在处理递归内部状态时，GOLF方法的性能表现出更优的效果。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能代理、游戏AI和人机交互等。通过改进人类反馈的处理方式，能够提升智能系统的学习效率和对齐效果，进而推动更安全和可靠的AI系统的发展。

📄 摘要（原文）

The growing deployment of reinforcement learning from human feedback (RLHF) calls for a deeper theoretical investigation of its underlying models. The prevalent models of RLHF do not account for neuroscience-backed, partially-observed "internal states" that can affect human feedback, nor do they accommodate intermediate feedback during an interaction. Both of these can be instrumental in speeding up learning and improving alignment. To address these limitations, we model RLHF as reinforcement learning with partially observed reward-states (PORRL). We accommodate two kinds of feedback $-$ cardinal and dueling feedback. We first demonstrate that PORRL subsumes a wide class of RL problems, including traditional RL, RLHF, and reward machines. For cardinal feedback, we present two model-based methods (POR-UCRL, POR-UCBVI). We give both cardinal regret and sample complexity guarantees for the methods, showing that they improve over naive history-summarization. We then discuss the benefits of a model-free method like GOLF with naive history-summarization in settings with recursive internal states and dense intermediate feedback. For this purpose, we define a new history aware version of the Bellman-eluder dimension and give a new guarantee for GOLF in our setting, which can be exponentially sharper in illustrative examples. For dueling feedback, we show that a naive reduction to cardinal feedback fails to achieve sublinear dueling regret. We then present the first explicit reduction that converts guarantees for cardinal regret to dueling regret. In both feedback settings, we show that our models and guarantees generalize and extend existing ones.