Using Large Language Models to Automate and Expedite Reinforcement Learning with Reward Machine

📄 arXiv: 2402.07069v1 📥 PDF

作者: Shayan Meshkat Alsadat, Jean-Raphael Gaglione, Daniel Neider, Ufuk Topcu, Zhe Xu

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-02-11

💡 一句话要点

提出LARL-RM以自动化强化学习中的奖励机器问题

🎯 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 大型语言模型 奖励机器 自动机 提示工程 闭环学习 知识编码

📋 核心要点

  1. 现有的强化学习方法通常依赖专家知识进行高层次知识编码，效率低下且难以扩展。
  2. LARL-RM算法通过大型语言模型自动生成高层次知识，避免了专家干预，提升了学习效率。
  3. 实验结果表明，LARL-RM在两个案例研究中实现了30%的收敛速度提升，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

我们提出了LARL-RM（基于大型语言模型生成的强化学习奖励机器自动机）算法，旨在通过自动机将高层次知识编码到强化学习中，从而加速学习过程。该方法利用大型语言模型（LLM）通过提示工程获取特定领域的高层次知识，而无需专家直接编码自动机。我们采用链式思维和少量示例的方法进行提示工程，证明了该方法的有效性。此外，LARL-RM支持完全闭环的强化学习，无需专家指导，能够直接利用LLM生成任务所需的高层次知识。我们还展示了算法收敛到最优策略的理论保证，并通过两个案例研究表明，LARL-RM加速收敛速度达30%。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决传统强化学习中对高层次知识编码的依赖问题，现有方法通常需要专家参与，导致效率低下和难以扩展。

核心思路：LARL-RM算法通过利用大型语言模型（LLM）生成高层次知识，采用提示工程技术，减少了对专家的依赖，从而加速了强化学习过程。

技术框架：该方法的整体架构包括三个主要模块：1) 使用LLM生成高层次知识；2) 将生成的知识编码为自动机；3) 在强化学习中应用该自动机进行学习。

关键创新：LARL-RM的核心创新在于将LLM与强化学习结合，允许算法在没有专家指导的情况下自主生成所需知识，这一设计显著提高了学习效率。

关键设计：在提示工程中，采用链式思维和少量示例的方法来优化LLM的输出，确保生成的知识能够有效支持强化学习任务。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，LARL-RM在两个案例研究中实现了30%的收敛速度提升，相较于传统方法，显著提高了学习效率，验证了其在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人控制、自动驾驶、游戏智能体等，能够显著提升这些领域中强化学习的效率和效果。未来，LARL-RM可能推动更多自主学习系统的发展，减少对人工干预的需求。

📄 摘要（原文）

We present LARL-RM (Large language model-generated Automaton for Reinforcement Learning with Reward Machine) algorithm in order to encode high-level knowledge into reinforcement learning using automaton to expedite the reinforcement learning. Our method uses Large Language Models (LLM) to obtain high-level domain-specific knowledge using prompt engineering instead of providing the reinforcement learning algorithm directly with the high-level knowledge which requires an expert to encode the automaton. We use chain-of-thought and few-shot methods for prompt engineering and demonstrate that our method works using these approaches. Additionally, LARL-RM allows for fully closed-loop reinforcement learning without the need for an expert to guide and supervise the learning since LARL-RM can use the LLM directly to generate the required high-level knowledge for the task at hand. We also show the theoretical guarantee of our algorithm to converge to an optimal policy. We demonstrate that LARL-RM speeds up the convergence by 30% by implementing our method in two case studies.