LLM-Empowered State Representation for Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2407.13237v1 📥 PDF

作者: Boyuan Wang, Yun Qu, Yuhang Jiang, Jianzhun Shao, Chang Liu, Wenming Yang, Xiangyang Ji

分类: cs.AI

发布日期: 2024-07-18

💡 一句话要点

提出LLM赋能的状态表示方法LESR，提升强化学习样本效率。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 强化学习 状态表示 大型语言模型 样本效率 机器人控制

📋 核心要点

  1. 传统强化学习状态表示忽略任务细节，导致样本效率低，难以学习精确的状态-奖励映射。
  2. LESR利用LLM自主生成任务相关的状态表示代码，增强网络映射连续性，提升训练效率。
  3. 实验表明，LESR在Mujoco和Gym-Robotics任务中显著优于现有方法，提升了累积奖励和成功率。

📝 摘要（中文）

强化学习中传统的状态表示方法通常忽略了关键的任务相关细节，这对价值网络建立从状态到任务奖励的精确映射提出了重大挑战。传统方法通常依赖于大量的样本学习来丰富包含任务特定信息的状态表示，导致样本效率低下和时间成本高昂。最近，涌现出的知识渊博的大型语言模型（LLM）为先验注入提供了有希望的替代方案，且只需最少的人工干预。受此启发，我们提出了一种新颖的方法，即LLM赋能的状态表示（LESR），该方法利用LLM自主生成任务相关的状态表示代码，这有助于增强网络映射的连续性并促进高效训练。实验结果表明，LESR表现出很高的样本效率，并且在Mujoco任务中的累积奖励方面平均优于最先进的基线29%，在Gym-Robotics任务中的成功率方面平均优于30%。

🔬 方法详解

问题定义：强化学习中的状态表示学习旨在为智能体提供环境的有效抽象，以便做出最优决策。然而，传统的状态表示方法往往缺乏任务相关的关键信息，导致价值网络难以准确估计状态的价值。现有方法通常需要大量的样本进行学习，以提取任务相关的特征，这导致样本效率低下，训练时间长。

核心思路：LESR的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大知识和推理能力，自动生成任务相关的状态表示代码。LLM可以理解任务目标和环境状态，并生成能够捕捉关键任务信息的代码片段，从而丰富状态表示，提高样本效率。这种方法避免了手动设计特征或依赖大量样本学习的需要。

技术框架：LESR的整体框架包括以下几个主要模块：1) LLM提示模块：该模块负责构建合适的提示，输入到LLM中，描述任务目标和当前环境状态。2) LLM代码生成模块：该模块利用LLM根据提示生成任务相关的状态表示代码。3) 代码执行模块：该模块负责执行LLM生成的代码，并将结果作为状态表示的一部分。4) 强化学习训练模块：该模块利用增强的状态表示训练强化学习智能体。

关键创新：LESR的关键创新在于利用LLM自动生成任务相关的状态表示代码，从而避免了手动设计特征或依赖大量样本学习的需要。与传统方法相比，LESR能够更有效地提取任务相关的特征，提高样本效率和训练速度。此外，LESR还能够适应不同的任务和环境，具有更强的泛化能力。

关键设计：LESR的关键设计包括：1) LLM提示的设计：提示需要包含足够的信息，以便LLM能够理解任务目标和环境状态。2) 代码生成策略：需要设计合适的代码生成策略，以确保生成的代码能够有效地捕捉任务相关的特征。3) 代码执行环境：需要提供一个安全可靠的代码执行环境，以防止LLM生成的代码对系统造成损害。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中进行了详细描述，此处不再赘述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LESR在Mujoco任务中的累积奖励方面平均优于最先进的基线29%，在Gym-Robotics任务中的成功率方面平均优于30%。这些结果表明，LESR能够有效地提高强化学习的样本效率和性能。此外，实验还表明，LESR能够适应不同的任务和环境，具有较强的泛化能力。

🎯 应用场景

LESR具有广泛的应用前景，可以应用于各种强化学习任务中，例如机器人控制、游戏AI、自动驾驶等。通过利用LLM自动生成任务相关的状态表示，LESR可以显著提高强化学习的样本效率和训练速度，降低开发成本。此外，LESR还可以应用于零样本或少样本强化学习场景，使智能体能够快速适应新的任务和环境。未来，LESR有望成为一种通用的强化学习状态表示方法，推动强化学习技术的发展。

📄 摘要（原文）

Conventional state representations in reinforcement learning often omit critical task-related details, presenting a significant challenge for value networks in establishing accurate mappings from states to task rewards. Traditional methods typically depend on extensive sample learning to enrich state representations with task-specific information, which leads to low sample efficiency and high time costs. Recently, surging knowledgeable large language models (LLM) have provided promising substitutes for prior injection with minimal human intervention. Motivated by this, we propose LLM-Empowered State Representation (LESR), a novel approach that utilizes LLM to autonomously generate task-related state representation codes which help to enhance the continuity of network mappings and facilitate efficient training. Experimental results demonstrate LESR exhibits high sample efficiency and outperforms state-of-the-art baselines by an average of 29% in accumulated reward in Mujoco tasks and 30% in success rates in Gym-Robotics tasks.