深度强化学习+大模型综述：LLM增强RL的四种角色

深度强化学习+大模型综述：LLM增强RL的四种角色

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/xcs166357/article/details/139413389

近年来，深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）在许多领域取得了显著的进展，但其在实际应用中仍面临诸多挑战，如样本效率低下、奖励函数设计困难、泛化能力不足等。与此同时，大型语言模型（Large Language Model，LLM）凭借其强大的语言理解和推理能力，为解决这些问题提供了新的思路。本文将系统地探讨LLM如何增强强化学习（RL），并提出一个结构化的分类框架，将LLM的角色分为信息处理器、奖励设计者、决策者和生成器。

深度强化学习面临的挑战

1. 采样效率低下

深度RL代理需要与环境进行广泛的交互来学习有效的策略。然而，在实际应用中，这种交互往往成本高昂且风险较大。例如，在机器人或无人驾驶领域，收集某些特殊数据（如碰撞数据）需要付出巨大代价。因此，通常采用仿真到现实（Sim2Real）的方法，但这需要大量时间来收集数据，并克服虚拟场景到实际场景的迁移差异。

2. 奖励函数设计

奖励函数的设计对策略学习的性能有着决定性的影响。理想情况下，奖励函数应该能够引导代理朝着期望的方向学习。然而，设计一个合适的奖励函数往往需要对任务有深入的理解，并通过大量的试错来调整。在稀疏奖励设置中，奖励塑造虽然有助于引导代理，但也可能无意中将代理偏向次优策略或导致过度拟合特定场景。

3. 泛化性

深度RL代理的泛化能力仍然令人担忧。它们往往难以适应新的、未见过的环境，这限制了代理在动态现实世界设置中的适用性。核心问题在于RL算法将学习到的知识或行为转移到新环境的能力。RL模型通常在模拟或特定设置中训练，在这些场景中表现良好，但在面对新颖或动态条件时难以保持性能。

4. 自然语言理解能力

深度RL在处理自然语言和视觉信息时面临挑战。传统方法通常难以从丰富多样的环境交互中有效地学习。此外，多模态数据的集成进一步增加了难度，因为代理必须同时学习如何处理复杂的多模态数据并优化控制策略。

5. 多模态强化学习

多模态数据的集成挑战RL范式，因为代理必须同时学习如何处理复杂的多模态数据并优化环境中的控制策略。需要解决自然语言理解和基于视觉的奖励函数设计等问题。

大型语言模型的优势

与小型语言模型相比，LLM具有显著的优势，如上下文学习、推理能力等。这些能力使得LLM能够更好地理解自然语言，并根据给定的上下文生成高质量的文本。具体来说，LLM具有以下优点：

• 上下文学习能力：通过输入提示示例或相关知识，LLM可以生成更好的响应或执行任务，而无需显式模型再训练或梯度更新。
• 指令遵循能力：LLM能够在没有明确示例的情况下理解和遵循新任务的指令，并有效地泛化到之前未遇到的任务。
• 逐步推理能力：通过思维链（CoT）、思维树（ToT）和思维图（GoT）等复杂提示策略，LLM能够有效地解决复杂任务。

LLM增强RL的范式

定义

LLM增强的RL是指利用预先训练的LLM的多模态信息处理、生成、推理等能力来辅助RL范式的方法。这种增强主要体现在以下几个方面：

• 多模态信息理解：LLM增强了RL代理对涉及多模态信息的场景的理解，使它们能够更有效地从自然语言和视觉数据中描述的任务或环境中学习。
• 多任务学习和泛化：受益于多学科预训练知识，LLM通过设计奖励或生成参考动作来增强RL代理，促进多任务学习和泛化。
• 提高样本效率：预训练的LLM可以通过模拟或利用先验知识来提高RL的样本效率。
• 长视距处理：LLM可以帮助RL代理在更长的时间范围内规划，帮助复杂、多步任务的决策过程。
• 奖励信号生成：基于上下文理解和领域知识，LLM有助于奖励塑造和奖励函数设计，帮助引导RL在稀疏奖励环境中进行有效的策略学习。

Framework

LLM在RL中的作用主要体现在以下几个方面：

• 信息处理器：LLM可以处理或修改信息以过滤不必要的基于自然语言的信息，或者将自然语言信息翻译成正式的特定任务语言。
• 奖励设计者：LLM可以设计奖励函数，包括隐式奖励模型和显式奖励模型。
• 决策者：LLM可以直接做出决策，或者生成动作候选或参考策略。
• 生成器：LLM可以作为世界模型模拟器，预测下一个状态和奖励，从而提高基于模型的RL中的样本效率。

四种归类方法

Information Processor

当观察或任务描述涉及语言或视觉特征时，代理很难同时理解复杂的信息并优化控制策略。LLM可以通过以下方式发挥作用：

1. Feature Representation Extractor：使用冻结的预训练模型或通过对比学习进行微调，学习不变特征表示，作为下游网络学习的脚手架嵌入。
2. Language Translator：将自然语言信息转换为正式的特定任务语言，包括指令信息翻译和环境信息翻译。

LLM AS REWARD DESIGNER

LLM可以作为奖励设计者，包括隐式奖励模型和显式奖励模型：

1. Implicit Reward Model：根据对任务目标和观察的理解直接提供辅助或整体奖励值。
2. Explicit Reward Model：生成显式指定计算过程细节的可执行代码。

LLM AS DECISION-MAKER

LLM可以作为决策者，包括直接决策者和间接决策者：

1. Direct Decision-Maker：使用更强大的预训练模型来增强基于决策Transformer的方法。
2. Indirect Decision-Maker：生成动作候选或提供参考策略。

LLM AS GENERATOR

LLM可以作为生成器，包括世界模型模拟器和策略解释器：

1. World Model Simulator：通过迭代预测下一个状态和奖励来学习高保真的复杂环境动态。
2. Policy Interpreter：根据知识和推理能力解释策略。

总结

通过这篇综述，我们可以看到LLM在增强RL方面具有巨大的潜力。具体来说，LLM可以：

1. 数据生成：基于真实世界的机器人数据，将大模型作为数据生成器，提高数据的随机性和有用性。
2. 上下文信息利用：弥补深度强化学习在上下文信息利用方面的不足，通过LLM的上下文学习能力来增强代理的学习效果。
3. 奖励函数设计：利用LLM的推理能力来设计更合理的奖励函数，避免传统方法中需要大量试错的问题。
4. 策略选择：利用LLM的常识推理能力来指导智能体的动作选择，使其朝着正确的方向更新。
5. 数据采样效率：根据大模型的常识来筛选数据，提高训练效率。

这些结合方式不仅能够解决深度强化学习的现有挑战，还能够推动RL在更多实际场景中的应用。