The Evolving Landscape of LLM- and VLM-Integrated Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2502.15214v1 📥 PDF

作者: Sheila Schoepp, Masoud Jafaripour, Yingyue Cao, Tianpei Yang, Fatemeh Abdollahi, Shadan Golestan, Zahin Sufiyan, Osmar R. Zaiane, Matthew E. Taylor

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-02-21

备注: 9 pages, 4 figures

💡 一句话要点

综述LLM/VLM在强化学习中的应用，解决知识缺乏、长程规划和奖励设计等挑战

🎯 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 大型语言模型 视觉语言模型 序列决策 多模态融合

📋 核心要点

  1. 强化学习在序列决策中面临缺乏先验知识、长程规划困难和奖励函数设计复杂等挑战。
  2. 论文综述了利用LLM/VLM作为智能体、规划器和奖励函数来辅助强化学习，以应对上述挑战。
  3. 该综述总结了现有研究，并指出了未来研究方向，为LLM/VLM与强化学习的结合提供了框架。

📝 摘要（中文）

强化学习(RL)在序列决策任务中表现出令人印象深刻的结果。与此同时，大型语言模型(LLM)和视觉-语言模型(VLM)已经出现，在多模态理解和推理方面表现出令人印象深刻的能力。这些进展导致了将LLM和VLM集成到RL中的研究激增。在这项调查中，我们回顾了具有代表性的工作，其中LLM和VLM被用于克服RL中的关键挑战，例如缺乏先验知识、长程规划和奖励设计。我们提出了一个分类法，将这些LLM/VLM辅助的RL方法分为三个角色：智能体、规划器和奖励。最后，我们探讨了开放性问题，包括基础、偏差缓解、改进的表征和行动建议。通过整合现有研究并确定未来的方向，本综述建立了一个将LLM和VLM集成到RL中的框架，从而推进了将自然语言和视觉理解与序列决策相结合的方法。

🔬 方法详解

问题定义：强化学习在复杂任务中面临三大挑战：一是缺乏先验知识，导致探索效率低下；二是长程规划困难，难以处理延迟奖励；三是奖励函数设计复杂，容易导致智能体学习到非期望行为。现有方法在应对这些挑战时存在局限性，例如，依赖大量样本进行学习，难以泛化到新环境，或者需要人工设计复杂的奖励函数。

核心思路：论文的核心思路是利用LLM和VLM强大的语言理解、知识推理和视觉感知能力，辅助强化学习智能体进行决策。LLM/VLM可以扮演三种角色：智能体（直接输出动作）、规划器（提供行动建议或策略）和奖励函数（提供更丰富的奖励信号）。通过将LLM/VLM的知识和推理能力融入强化学习，可以有效缓解上述三大挑战。

技术框架：该综述将LLM/VLM辅助的强化学习方法分为三个主要框架： 1. LLM/VLM作为智能体：直接利用LLM/VLM生成动作，例如，将环境状态描述输入LLM，LLM输出动作指令。 2. LLM/VLM作为规划器：LLM/VLM为强化学习智能体提供行动建议或策略，例如，LLM生成一系列子目标，强化学习智能体负责实现这些子目标。 3. LLM/VLM作为奖励函数：利用LLM/VLM生成更丰富的奖励信号，例如，利用VLM判断智能体的行为是否符合人类意图，并给予相应的奖励。

关键创新：该综述的关键创新在于系统性地总结了LLM/VLM在强化学习中的应用，并提出了一个清晰的分类框架。该框架将LLM/VLM的角色分为智能体、规划器和奖励函数，有助于研究人员更好地理解和利用LLM/VLM的优势。

关键设计：不同的LLM/VLM辅助强化学习方法在具体设计上存在差异。例如，在LLM作为智能体的框架中，关键在于如何设计合适的prompt，引导LLM生成有效的动作指令。在LLM作为规划器的框架中，关键在于如何将LLM生成的子目标与强化学习智能体的行动空间对齐。在LLM作为奖励函数的框架中，关键在于如何设计合适的奖励函数，避免奖励塑造问题。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该综述总结了大量现有研究，并指出了未来研究方向，例如如何更好地将LLM/VLM的知识与强化学习智能体的经验相结合，如何解决LLM/VLM的偏差问题，以及如何设计更有效的奖励函数。这些研究方向为未来的研究提供了重要的指导。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用前景，例如机器人控制、游戏AI、自动驾驶等领域。通过将LLM/VLM与强化学习相结合，可以使智能体更好地理解环境、进行长程规划，并学习到更符合人类意图的行为。未来，该研究有望推动通用人工智能的发展。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning (RL) has shown impressive results in sequential decision-making tasks. Meanwhile, Large Language Models (LLMs) and Vision-Language Models (VLMs) have emerged, exhibiting impressive capabilities in multimodal understanding and reasoning. These advances have led to a surge of research integrating LLMs and VLMs into RL. In this survey, we review representative works in which LLMs and VLMs are used to overcome key challenges in RL, such as lack of prior knowledge, long-horizon planning, and reward design. We present a taxonomy that categorizes these LLM/VLM-assisted RL approaches into three roles: agent, planner, and reward. We conclude by exploring open problems, including grounding, bias mitigation, improved representations, and action advice. By consolidating existing research and identifying future directions, this survey establishes a framework for integrating LLMs and VLMs into RL, advancing approaches that unify natural language and visual understanding with sequential decision-making.