Leveraging LLMs for reward function design in reinforcement learning control tasks

📄 arXiv: 2511.19355v1 📥 PDF

作者: Franklin Cardenoso, Wouter Caarls

分类: cs.LG, cs.AI, cs.RO

发布日期: 2025-11-24

💡 一句话要点

提出LEARN-Opt，利用LLM自主设计强化学习控制任务的奖励函数，无需人工干预。

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

关键词: 强化学习 奖励函数设计 大型语言模型 自动化 无监督学习 机器人控制 自主系统

📋 核心要点

  1. 现有强化学习奖励函数设计依赖人工经验，耗时且易出错，缺乏自动化方法。
  2. LEARN-Opt利用LLM从文本描述中自主生成、评估和优化奖励函数，无需人工干预。
  3. 实验表明，LEARN-Opt性能媲美或优于现有方法，且能利用低成本LLM找到高性能奖励函数。

📝 摘要（中文）

在强化学习(RL)中，设计有效的奖励函数是一个重要的瓶颈，通常需要大量的人工专业知识，并且非常耗时。先前的工作和大型语言模型(LLM)的最新进展已经证明了它们在自动生成奖励函数方面的潜力。然而，现有的方法通常需要初步的评估指标、人工设计的反馈来改进过程，或者使用环境源代码作为上下文。为了解决这些限制，本文介绍了一种基于LLM的完全自主且模型无关的框架LEARN-Opt (LLM-based Evaluator and Analyzer for Reward functioN Optimization)，它无需初步指标和环境源代码作为上下文，即可从系统和任务目标的文本描述中生成、执行和评估奖励函数候选。LEARN-Opt的主要贡献在于它能够自主地从系统描述和任务目标中推导出性能指标，从而实现对奖励函数的无监督评估和选择。实验表明，LEARN-Opt的性能与EUREKA等最先进的方法相当或更好，同时需要更少的先验知识。我们发现自动奖励设计是一个高方差问题，平均情况下的候选奖励函数会失败，需要多次运行才能找到最佳候选奖励函数。最后，我们表明LEARN-Opt可以释放低成本LLM的潜力，找到与大型模型相当甚至更好的高性能候选奖励函数。这种性能证明了它在不需要任何初步的人工定义的指标的情况下生成高质量奖励函数的潜力，从而减少了工程开销并增强了泛化性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决强化学习中奖励函数设计高度依赖人工、耗时且缺乏通用性的问题。现有方法通常需要预定义的评估指标、人工反馈或环境源代码，限制了自动化程度和应用范围。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大理解和生成能力，从系统和任务的文本描述中自动推导出奖励函数的评估指标，从而实现无监督的奖励函数优化。这种方法避免了人工定义指标的需要，提高了自动化程度和泛化能力。

技术框架：LEARN-Opt框架包含以下主要阶段：1) LLM根据系统描述和任务目标生成多个候选奖励函数；2) LLM自主地从系统描述和任务目标中提取性能指标；3) 使用提取的性能指标评估每个候选奖励函数；4) 根据评估结果选择最佳奖励函数。整个过程无需人工干预，实现了完全自主的奖励函数设计。

关键创新：LEARN-Opt的关键创新在于其完全自主的奖励函数优化流程，无需任何人工定义的评估指标或环境源代码。它通过LLM自主地从系统描述和任务目标中提取性能指标，实现了无监督的奖励函数评估和选择。这与现有方法需要人工干预或预定义指标形成了鲜明对比。

关键设计：LEARN-Opt的关键设计包括：1) 使用LLM生成多样化的候选奖励函数，探索不同的奖励策略；2) 设计有效的LLM提示工程，引导LLM准确提取性能指标；3) 采用多轮运行策略，克服自动奖励设计的高方差问题，找到更鲁棒的奖励函数。

📊 实验亮点

实验结果表明，LEARN-Opt在强化学习控制任务中取得了与EUREKA等先进方法相当或更好的性能。更重要的是，LEARN-Opt无需任何人工定义的指标，并且能够利用低成本LLM找到高性能的奖励函数，证明了其在降低工程开销和提高泛化性方面的潜力。实验还揭示了自动奖励设计的高方差特性，强调了多轮运行的重要性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人控制、游戏AI、自动驾驶等领域，降低强化学习应用门槛，加速智能系统的开发。通过自动化奖励函数设计，可以减少对领域专家的依赖，提高开发效率，并探索更优的控制策略。未来，该方法有望扩展到更复杂的任务和环境。

📄 摘要（原文）

The challenge of designing effective reward functions in reinforcement learning (RL) represents a significant bottleneck, often requiring extensive human expertise and being time-consuming. Previous work and recent advancements in large language models (LLMs) have demonstrated their potential for automating the generation of reward functions. However, existing methodologies often require preliminary evaluation metrics, human-engineered feedback for the refinement process, or the use of environmental source code as context. To address these limitations, this paper introduces LEARN-Opt (LLM-based Evaluator and Analyzer for Reward functioN Optimization). This LLM-based, fully autonomous, and model-agnostic framework eliminates the need for preliminary metrics and environmental source code as context to generate, execute, and evaluate reward function candidates from textual descriptions of systems and task objectives. LEARN-Opt's main contribution lies in its ability to autonomously derive performance metrics directly from the system description and the task objective, enabling unsupervised evaluation and selection of reward functions. Our experiments indicate that LEARN-Opt achieves performance comparable to or better to that of state-of-the-art methods, such as EUREKA, while requiring less prior knowledge. We find that automated reward design is a high-variance problem, where the average-case candidate fails, requiring a multi-run approach to find the best candidates. Finally, we show that LEARN-Opt can unlock the potential of low-cost LLMs to find high-performing candidates that are comparable to, or even better than, those of larger models. This demonstrated performance affirms its potential to generate high-quality reward functions without requiring any preliminary human-defined metrics, thereby reducing engineering overhead and enhancing generalizability.