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張希_RLChina talk1126_watermark.pdf

上傳人: 張** 編號:155587 2024-02-15 42頁 8.30MB

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本文主要探討了如何利用大型語言模型(LLMs)和決策基礎模型(DBMs)構建智能體學習與決策的強化學習世界模型。文章首先比較了主動學習和被動學習范式,然后介紹了部分觀測MDP(POMDP)模型,以及如何利用深度強化學習(DRL)算法如政策評估和改善。文章還討論了如何利用LLMs在復雜、長時序任務中訓練目標對齊的智能體,并提出了在決策中使用LLMs的一些挑戰和解決方案。 關鍵數據包括: 1. Dreamer系列算法在Minecraft中自主收集鉆石的能力。 2. 使用LLM作為共同感知的 world model 和 heuristic policy 的概念。 3. 計算RL中我們的設計,如狀態抽象和表示變換。 4. 利用對比學習架構和政策相似性度量來提高強化學習的一般化能力。 5. 零樣本泛化在深度強化學習中的研究,包括元學習、魯棒RL、表示學習、多任務學習和對抗性魯棒RL等。 文章最后提出了關于如何使用自我博弈在世界模型中進行學習的問題,并指出人類水平的概念和大師級別的技能在哪個領域更具挑戰性。
"LLMs如何助力強化學習?" "世界模型如何塑造AI智能體?" "LLMs在決策制定中的潛力何在?"
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