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(2023년 10월) RLAdapter: 오픈월드에서 대규모 언어모델과 강화학습 연결
작성자
admin
작성일
2024-07-01 01:09
조회
377
https://arxiv.org/abs/2309.17176
1. 강화학습(RL)은 결정 문제에서 성공을 보이지만, 보상이 드문 환경에서는 의미 있는 정책을 학습하는 것이 어렵다.
2. RLAdapter는 RL 알고리즘과 LLMs 사이의 연결을 강화하기 위해 어댑터 모델을 도입하여, RL 에이전트의 훈련 과정 중 생성된 정보로 가벼운 언어 모델을 미세 조정함으로써 LLMs가 하위 작업에 적응하는 데 도움을 준다.
3. Crafter 환경에서의 실험 결과, RLAdapter는 기존의 최고 기준보다 우수한 성능을 보였으며, 우리의 프레임워크 아래의 에이전트는 기본 모델에서 보이지 않는 상식적인 행동을 보였다.
1. 강화학습(RL)은 결정 문제에서 성공을 보이지만, 보상이 드문 환경에서는 의미 있는 정책을 학습하는 것이 어렵다.
2. RLAdapter는 RL 알고리즘과 LLMs 사이의 연결을 강화하기 위해 어댑터 모델을 도입하여, RL 에이전트의 훈련 과정 중 생성된 정보로 가벼운 언어 모델을 미세 조정함으로써 LLMs가 하위 작업에 적응하는 데 도움을 준다.
3. Crafter 환경에서의 실험 결과, RLAdapter는 기존의 최고 기준보다 우수한 성능을 보였으며, 우리의 프레임워크 아래의 에이전트는 기본 모델에서 보이지 않는 상식적인 행동을 보였다.
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