Natural Language Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2411.14251v3 📥 PDF

作者: Xidong Feng, Bo Liu, Yan Song, Haotian Fu, Ziyu Wan, Girish A. Koushik, Zhiyuan Hu, Mengyue Yang, Ying Wen, Jun Wang

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-11-21 (更新: 2025-05-28)

备注: 10 pages

💡 一句话要点

提出自然语言强化学习(NLRL)，通过语言价值函数提升智能体理解与主动学习能力。

🎯 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: 自然语言强化学习 语言价值函数 大型语言模型 可解释性 主动学习

📋 核心要点

  1. 传统强化学习使用标量表示价值，限制了智能体对环境的深层理解和主动学习能力。
  2. NLRL引入语言价值函数(LVF)，将价值定义为可解释的语言叙述，并扩展到策略、贝尔曼方程等核心组件。
  3. 通过大型语言模型(LLM)实现NLRL，在多步骤任务中展现了其有效性、效率和促进主动学习的潜力。

📝 摘要（中文）

人工智能正朝着“体验时代”发展，智能体需要从持续的、有基础的交互中学习。传统强化学习(RL)通常将价值表示为标量，这限制了智能体对环境的深入理解，阻碍了主动的、审慎的学习，而这对于驾驭新范式至关重要。为了解决这个问题，我们引入了自然语言强化学习(NLRL)，这是一个将RL原则扩展到自然语言对应物的框架。NLRL的核心是语言价值函数(LVF)，它将价值重新定义为一种可解释的语言叙述，阐明评估背后的理由。NLRL进一步将这一概念扩展到核心RL组件，包括策略、贝尔曼方程和策略迭代。利用大型语言模型(LLM)的最新进展，NLRL可以通过无监督的环境交互来实现类似RL的策略和价值训练。在多个多步骤智能体任务上的实验证明了NLRL的有效性、效率以及促进更深入理解和更主动学习策略的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：传统强化学习(RL)使用标量值函数来评估状态或动作的价值，这种方式缺乏可解释性，难以让智能体理解评估背后的原因。这限制了智能体对环境的深入理解，尤其是在复杂的、需要推理的环境中，阻碍了主动学习和策略的改进。现有方法难以提供智能体决策过程的解释，也难以进行有效的调试和优化。

核心思路：NLRL的核心思想是将传统的标量值函数替换为语言价值函数(LVF)。LVF使用自然语言来描述状态或动作的价值，并解释评估背后的原因。通过这种方式，智能体可以更好地理解环境，并基于语言化的价值评估进行更有效的决策。这种设计借鉴了人类通过语言进行推理和学习的方式，旨在提高智能体的可解释性和学习效率。

技术框架：NLRL框架主要包含以下几个核心模块：1) 环境交互模块：智能体与环境进行交互，收集状态、动作和奖励等信息。2) 语言价值函数(LVF)模块：使用大型语言模型(LLM)生成状态或动作的语言描述，并评估其价值。3) 策略更新模块：基于LVF的评估结果，更新智能体的策略。4) 贝尔曼方程模块：将贝尔曼方程扩展到自然语言领域，用于训练LVF。整个流程类似于传统的RL，但核心区别在于使用自然语言来表示和更新价值函数。

关键创新：NLRL最重要的创新点在于使用语言价值函数(LVF)取代了传统的标量值函数。这种方法不仅提供了可解释的价值评估，还允许智能体利用自然语言进行推理和学习。与现有方法的本质区别在于，NLRL不再依赖于抽象的数值表示，而是使用人类可理解的语言来表示价值，从而提高了智能体的可解释性和学习能力。

关键设计：NLRL的关键设计包括：1) LVF的实现：使用预训练的大型语言模型(LLM)作为LVF的基础，并使用强化学习或监督学习方法进行微调。2) 贝尔曼方程的语言化：将贝尔曼方程中的数值运算替换为自然语言处理操作，例如文本生成和相似度计算。3) 策略更新：基于LVF的评估结果，使用策略梯度或其他RL算法更新智能体的策略。具体的参数设置、损失函数和网络结构取决于具体的任务和LLM的选择。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，NLRL在多个多步骤智能体任务中表现出色，例如在文本游戏中，NLRL能够生成更具解释性的价值评估，并取得比传统RL方法更好的性能。具体而言，NLRL在任务完成率和奖励方面均优于基线方法，并且能够生成更符合人类直觉的策略。

🎯 应用场景

NLRL具有广泛的应用前景，例如在机器人导航、游戏AI、对话系统等领域。它可以帮助智能体更好地理解环境，做出更明智的决策，并与人类进行更有效的沟通。此外，NLRL还可以用于教育领域，帮助学生更好地理解复杂的概念和原理。未来，NLRL有望成为一种通用的智能体学习框架，推动人工智能的发展。

📄 摘要（原文）

Artificial intelligence progresses towards the "Era of Experience," where agents are expected to learn from continuous, grounded interaction. We argue that traditional Reinforcement Learning (RL), which typically represents value as a scalar, can restrict agent's deep understanding of environments and hinders the active, deliberative learning crucial for navigating this new paradigm. To address the issue, we introduce Natural Language Reinforcement Learning (NLRL), a framework that extends RL principles into natural language counterparts. Central to NLRL is the Language Value Function (LVF), which redefines value as an interpretable linguistic narrative articulating the rationale behind an evaluation. NLRL further extends this concept to core RL components, including policy, the Bellman equation, and policy iteration. Leveraging recent advancements in Large Language Models (LLMs), NLRL can be practically implemented to achieve RL-like policy and value training through unsupervised environment interactions. Experiments over 4 multi-step agentic tasks demonstrate NLRL's effectiveness, efficiency, and its potential to foster deeper understanding and more active learning strategies.