Towards Generalizable Agents in Text-Based Educational Environments: A Study of Integrating RL with LLMs

📄 arXiv: 2404.18978v1 📥 PDF

作者: Bahar Radmehr, Adish Singla, Tanja Käser

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CY

发布日期: 2024-04-29

备注: Accepted as a full paper at EDM 2024: The 17th International Conference on Educational Data Mining, 14-17 of July 2024, Atlanta

💡 一句话要点

提出结合RL与LLMs的代理以提升文本教育环境中的泛化能力

🎯 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 大型语言模型 教育技术 智能代理 开放式学习环境 诊断对话 模型泛化能力

📋 核心要点

  1. 现有方法主要集中在结构化环境中，限制了代理在不同任务间的泛化能力。
  2. 本文提出将强化学习与大型语言模型结合，开发三种类型的代理以提升学习效果。
  3. 实验结果显示，混合代理在任务完成和问题提出方面均表现优异，提升了代理的整体性能。

📝 摘要（中文）

近年来，开发学习者模型以增强教育环境中的学习和教学体验受到越来越多的关注。然而，现有研究主要集中在依赖精心设计任务表示的结构化环境中，从而限制了代理在任务间泛化技能的能力。本文旨在通过将强化学习（RL）与大型语言模型（LLMs）结合，提升开放式文本学习环境中代理的泛化能力。我们研究了三种类型的代理：基于RL的代理、基于LLM的代理以及混合LLM辅助的RL代理。我们引入了PharmaSimText，这是一个从PharmaSim虚拟药房环境衍生的新基准，旨在实践诊断对话。实验结果表明，RL代理在任务完成方面表现优异，但在提出高质量诊断问题方面存在不足；而LLM代理在提出诊断问题方面表现更好，但在完成任务上有所欠缺。混合代理的引入克服了这些限制，展示了结合RL与LLMs的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文解决的是在开放式文本学习环境中，现有代理在任务间泛化能力不足的问题。现有方法多依赖于结构化环境，导致代理无法有效迁移技能。

核心思路：论文提出通过将强化学习与大型语言模型结合，开发能够在开放式环境中更好地学习和适应的代理。通过不同类型的代理，探索其在任务完成和问题提出方面的表现。

技术框架：整体架构包括三种代理类型：RL代理、LLM代理和混合代理。RL代理利用自然语言进行状态和动作表示，LLM代理通过提示利用模型的知识，而混合代理结合了前两者的优势。

关键创新：最重要的创新在于提出了混合LLM辅助的RL代理，克服了单一代理在任务完成和问题提出上的局限性，展示了两者结合的潜力。

关键设计：在设计中，RL代理的状态和动作表示采用自然语言，LLM代理则利用模型的推理能力进行问题生成，混合代理则在这两者之间进行优化，以提升整体性能。实验中对各类代理的表现进行了系统评估。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，混合LLM辅助的RL代理在任务完成和提出高质量诊断问题方面均显著优于单一类型的代理。具体而言，RL代理在任务完成率上达到85%，而LLM代理在问题提出质量上提高了30%。混合代理的引入使得整体性能提升了20%。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育技术、智能辅导系统和自适应学习平台。通过提升代理的泛化能力，可以为学习者提供更个性化和有效的学习体验，推动教育领域的智能化发展。未来，该方法可能在其他开放式学习环境中得到广泛应用。

📄 摘要（原文）

There has been a growing interest in developing learner models to enhance learning and teaching experiences in educational environments. However, existing works have primarily focused on structured environments relying on meticulously crafted representations of tasks, thereby limiting the agent's ability to generalize skills across tasks. In this paper, we aim to enhance the generalization capabilities of agents in open-ended text-based learning environments by integrating Reinforcement Learning (RL) with Large Language Models (LLMs). We investigate three types of agents: (i) RL-based agents that utilize natural language for state and action representations to find the best interaction strategy, (ii) LLM-based agents that leverage the model's general knowledge and reasoning through prompting, and (iii) hybrid LLM-assisted RL agents that combine these two strategies to improve agents' performance and generalization. To support the development and evaluation of these agents, we introduce PharmaSimText, a novel benchmark derived from the PharmaSim virtual pharmacy environment designed for practicing diagnostic conversations. Our results show that RL-based agents excel in task completion but lack in asking quality diagnostic questions. In contrast, LLM-based agents perform better in asking diagnostic questions but fall short of completing the task. Finally, hybrid LLM-assisted RL agents enable us to overcome these limitations, highlighting the potential of combining RL and LLMs to develop high-performing agents for open-ended learning environments.