Can language agents be alternatives to PPO? A Preliminary Empirical Study On OpenAI Gym

📄 arXiv: 2312.03290v1 📥 PDF

作者: Junjie Sheng, Zixiao Huang, Chuyun Shen, Wenhao Li, Yun Hua, Bo Jin, Hongyuan Zha, Xiangfeng Wang

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2023-12-06

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出EXE语言智能体，探索语言智能体在OpenAI Gym环境中的PPO替代潜力

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

关键词: 语言智能体 序列决策 强化学习 OpenAI Gym TextGym 探索-利用 PPO 零样本学习

📋 核心要点

  1. 传统强化学习方法在处理复杂决策任务时存在泛化性不足的挑战，而语言智能体展现出零样本或少样本决策的强大能力。
  2. 论文提出一种探索-利用引导语言（EXE）智能体，并设计统一的强化学习框架，旨在提升语言智能体在序列决策任务中的性能。
  3. 通过在TextGym模拟器上的实验，初步评估了语言智能体替代PPO智能体的潜力，并分析了其决策能力。

📝 摘要（中文）

本文旨在探究语言智能体在传统序列决策任务中是否可以替代PPO智能体。研究者首先将OpenAI Gym中的环境转化为文本环境，构建了TextGym模拟器，以便直接高效地比较PPO智能体和语言智能体。为了确保公平有效的基准测试，论文引入了5个级别的场景来精确控制领域知识，并为语言智能体设计了一个统一的、受强化学习启发的框架。此外，论文还提出了一种创新的探索-利用引导语言（EXE）智能体来解决TextGym中的任务。通过数值实验和消融研究，论文提取了关于语言智能体决策能力的宝贵见解，并初步评估了它们在经典序列决策问题中替代PPO的潜力。该研究揭示了语言智能体的性能，并为该领域未来的研究铺平了道路。代码已公开。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在研究语言智能体是否能作为传统强化学习算法PPO的替代方案，解决经典序列决策问题。现有PPO算法虽然在许多任务上表现出色，但其样本效率较低，且需要大量的环境交互才能学习到有效的策略。语言智能体在零样本或少样本学习方面展现出潜力，但其在序列决策任务中的性能尚未得到充分评估。

核心思路：论文的核心思路是将传统的OpenAI Gym环境转化为文本环境，构建TextGym模拟器，从而允许语言智能体直接与环境交互。同时，设计一种新的语言智能体架构，即探索-利用引导语言（EXE）智能体，该智能体能够有效地进行探索和利用，从而在序列决策任务中获得更好的性能。通过比较EXE智能体与PPO智能体在TextGym上的表现，评估语言智能体作为PPO替代方案的潜力。

技术框架：整体框架包括以下几个主要模块：1) OpenAI Gym环境的文本化，构建TextGym模拟器；2) 设计统一的强化学习框架，用于指导语言智能体的训练；3) 提出EXE语言智能体，该智能体包含探索模块和利用模块，分别负责探索新的行动和利用已知的知识；4) 通过实验比较EXE智能体和PPO智能体在TextGym上的性能。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一种新的语言智能体架构，即EXE智能体。EXE智能体通过显式地建模探索和利用过程，能够更有效地进行序列决策。与传统的语言智能体相比，EXE智能体能够更好地平衡探索和利用，从而在复杂环境中获得更好的性能。

关键设计：EXE智能体的关键设计包括：1) 探索模块：该模块使用语言模型生成候选行动，并根据一定的策略选择探索行动；2) 利用模块：该模块根据当前状态和历史经验，选择最优的行动；3) 探索-利用策略：该策略用于平衡探索和利用，例如，可以使用ε-greedy策略或softmax策略。此外，论文还设计了5个级别的场景来控制领域知识，并使用强化学习的奖励函数来指导语言智能体的训练。

📊 实验亮点

论文提出的EXE语言智能体在TextGym模拟器上取得了显著的性能提升。通过与PPO智能体进行比较，实验结果表明，EXE智能体在某些任务上能够达到与PPO智能体相当甚至更好的性能。消融研究进一步验证了探索模块和利用模块的有效性，以及探索-利用策略对性能的影响。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人控制、游戏AI、自然语言处理等领域。通过利用语言智能体的零样本或少样本学习能力，可以降低强化学习的训练成本，并提高智能体在复杂环境中的泛化能力。未来，该研究有望推动通用人工智能的发展，使智能体能够更好地理解和解决现实世界中的问题。

📄 摘要（原文）

The formidable capacity for zero- or few-shot decision-making in language agents encourages us to pose a compelling question: Can language agents be alternatives to PPO agents in traditional sequential decision-making tasks? To investigate this, we first take environments collected in OpenAI Gym as our testbeds and ground them to textual environments that construct the TextGym simulator. This allows for straightforward and efficient comparisons between PPO agents and language agents, given the widespread adoption of OpenAI Gym. To ensure a fair and effective benchmarking, we introduce $5$ levels of scenario for accurate domain-knowledge controlling and a unified RL-inspired framework for language agents. Additionally, we propose an innovative explore-exploit-guided language (EXE) agent to solve tasks within TextGym. Through numerical experiments and ablation studies, we extract valuable insights into the decision-making capabilities of language agents and make a preliminary evaluation of their potential to be alternatives to PPO in classical sequential decision-making problems. This paper sheds light on the performance of language agents and paves the way for future research in this exciting domain. Our code is publicly available at~\url{https://github.com/mail-ecnu/Text-Gym-Agents}.