DYSTIL: Dynamic Strategy Induction with Large Language Models for Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2505.03209v1 📥 PDF

作者: Borui Wang, Kathleen McKeown, Rex Ying

分类: cs.LG

发布日期: 2025-05-06

💡 一句话要点

提出DYSTIL以解决强化学习中的策略生成问题

🎯 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 专家示范 大型语言模型 策略生成 样本效率 模型可解释性 动态策略诱导

📋 核心要点

  1. 现有的强化学习方法在专家示范的学习过程中存在泛化能力差和样本效率低的问题。
  2. DYSTIL通过动态查询大型语言模型生成策略，结合优势估计和专家示范，逐步优化强化学习代理的策略。
  3. 在Minigrid和BabyAI环境中，DYSTIL的平均成功率比最先进的基线方法提高了17.75%，且样本效率更高。

📝 摘要（中文）

从专家示范中进行强化学习一直是一个具有挑战性的研究问题，现有的最先进方法在行为克隆和后续强化学习训练中常常面临泛化能力差、样本效率低和模型可解释性差等问题。受大型语言模型（LLMs）强大推理能力的启发，本文提出了一种名为DYSTIL的动态策略诱导框架，旨在克服这些限制。DYSTIL动态查询策略生成LLM，根据优势估计和专家示范诱导文本策略，并通过策略优化逐步内化诱导策略，从而提高强化学习代理的性能，增强策略泛化能力和样本效率。同时，它还提供了一个直接的文本通道，以观察和解释训练过程中策略底层策略的演变。实验结果表明，DYSTIL在Minigrid和BabyAI等挑战性强化学习环境中显著优于最先进的基线方法，平均成功率提升了17.75%，并在学习过程中享有更高的样本效率。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决从专家示范中进行强化学习时的泛化能力差、样本效率低和模型可解释性差等问题。现有方法在行为克隆和后续强化学习训练中往往无法有效应对这些挑战。

核心思路：DYSTIL的核心思想是利用大型语言模型的推理能力，动态生成策略文本，并将这些策略逐步内化到强化学习代理中，以提升其性能和样本效率。

技术框架：DYSTIL的整体架构包括两个主要模块：策略生成模块和策略优化模块。策略生成模块通过查询LLM生成策略文本，策略优化模块则根据生成的策略进行强化学习代理的训练和优化。

关键创新：DYSTIL的最大创新在于将大型语言模型与强化学习相结合，动态生成策略文本并内化到学习过程中，这一方法在本质上区别于传统的行为克隆和强化学习结合方式。

关键设计：在设计中，DYSTIL采用了基于优势估计的策略生成机制，并通过特定的损失函数优化策略的内化过程，确保生成的策略能够有效提升代理的学习效率和泛化能力。

📊 实验亮点

DYSTIL在Minigrid和BabyAI等强化学习环境中的实验结果显示，平均成功率比最先进的基线方法提高了17.75%。此外，DYSTIL在学习过程中表现出更高的样本效率，证明了其在实际应用中的优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人控制、游戏智能体以及自动化决策系统等。通过提高强化学习的样本效率和泛化能力，DYSTIL可以在复杂环境中实现更高效的学习，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning from expert demonstrations has long remained a challenging research problem, and existing state-of-the-art methods using behavioral cloning plus further RL training often suffer from poor generalization, low sample efficiency, and poor model interpretability. Inspired by the strong reasoning abilities of large language models (LLMs), we propose a novel strategy-based reinforcement learning framework integrated with LLMs called DYnamic STrategy Induction with Llms for reinforcement learning (DYSTIL) to overcome these limitations. DYSTIL dynamically queries a strategy-generating LLM to induce textual strategies based on advantage estimations and expert demonstrations, and gradually internalizes induced strategies into the RL agent through policy optimization to improve its performance through boosting policy generalization and enhancing sample efficiency. It also provides a direct textual channel to observe and interpret the evolution of the policy's underlying strategies during training. We test DYSTIL over challenging RL environments from Minigrid and BabyAI, and empirically demonstrate that DYSTIL significantly outperforms state-of-the-art baseline methods by 17.75% in average success rate while also enjoying higher sample efficiency during the learning process.