DYSTIL: Dynamic Strategy Induction with Large Language Models for Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2505.03209v1 📥 PDF

作者: Borui Wang, Kathleen McKeown, Rex Ying

分类: cs.LG

发布日期: 2025-05-06

💡 一句话要点

提出DYSTIL，利用大语言模型动态诱导策略，提升强化学习泛化性和效率。

🎯 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 大型语言模型 策略诱导 专家演示 泛化能力 样本效率 可解释性 动态策略

📋 核心要点

  1. 现有基于行为克隆和强化学习的专家演示学习方法，存在泛化性差、样本效率低和模型可解释性弱等问题。
  2. DYSTIL利用大语言模型的推理能力，动态生成文本策略，并将其融入强化学习代理，提升泛化性和样本效率。
  3. 实验表明，DYSTIL在Minigrid和BabyAI环境中，平均成功率显著优于现有方法17.75%，并具有更高的样本效率。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为DYSTIL的策略型强化学习框架，该框架集成了大型语言模型（LLM），旨在克服现有基于专家演示的强化学习方法在泛化性、样本效率和模型可解释性方面的局限性。DYSTIL动态查询策略生成LLM，基于优势估计和专家演示来诱导文本策略，并通过策略优化逐步将诱导的策略内化到强化学习代理中，从而提高其性能，增强策略泛化能力和样本效率。此外，它还提供了一个直接的文本通道来观察和解释训练期间策略底层策略的演变。在Minigrid和BabyAI等具有挑战性的RL环境中进行的测试表明，DYSTIL的平均成功率显著优于最先进的基线方法17.75%，同时在学习过程中具有更高的样本效率。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从专家演示中进行强化学习时，现有方法泛化能力差、样本效率低以及模型缺乏可解释性的问题。现有方法通常依赖于行为克隆，然后通过强化学习进行微调，但这种方法容易过拟合专家数据，难以泛化到新的环境或任务。此外，模型学习到的策略往往是黑盒，难以理解其背后的逻辑。

核心思路：DYSTIL的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大推理能力，将策略表示为自然语言文本，并动态地根据环境状态和专家演示生成策略。通过将策略显式地表示为文本，可以提高模型的可解释性，并利用LLM的泛化能力来提高强化学习代理的泛化能力和样本效率。

技术框架：DYSTIL的整体框架包含以下几个主要模块：1) 优势估计模块：用于评估当前策略在不同状态下的表现；2) 策略生成LLM：根据优势估计和专家演示，生成文本策略；3) 策略内化模块：通过策略优化，将生成的文本策略融入强化学习代理；4) 策略执行模块：根据当前状态和内化的策略，选择动作。该框架通过迭代地生成、内化和执行策略，不断提高强化学习代理的性能。

关键创新：DYSTIL最重要的技术创新点在于利用LLM动态生成文本策略，并将策略显式地表示为自然语言。这种方法与传统的强化学习方法不同，后者通常将策略表示为神经网络的权重。通过将策略表示为文本，DYSTIL可以利用LLM的泛化能力，提高强化学习代理的泛化能力和样本效率。此外，文本策略也更容易理解和解释。

关键设计：DYSTIL的关键设计包括：1) 如何有效地利用优势估计和专家演示来提示策略生成LLM；2) 如何将生成的文本策略有效地融入强化学习代理；3) 如何设计策略优化算法，以确保代理能够学习到有用的策略。具体来说，论文可能使用了特定的提示工程技术来指导LLM生成策略，并可能使用了特定的损失函数来鼓励代理学习与文本策略一致的行为。具体的网络结构和参数设置在论文中应该有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DYSTIL在Minigrid和BabyAI等具有挑战性的RL环境中，平均成功率显著优于最先进的基线方法17.75%，同时在学习过程中具有更高的样本效率。这表明DYSTIL能够有效地利用大型语言模型的推理能力，提高强化学习代理的性能。此外，实验还验证了DYSTIL的模型可解释性，通过观察生成的文本策略，可以更好地理解代理的行为。

🎯 应用场景

DYSTIL具有广泛的应用前景，例如可以应用于机器人控制、游戏AI、自动驾驶等领域。通过利用大型语言模型的推理能力，DYSTIL可以帮助强化学习代理更好地理解环境，并生成更有效的策略。此外，DYSTIL还可以提高强化学习的样本效率，降低训练成本，并提高模型的可解释性，使其更容易部署和维护。未来，DYSTIL可以进一步扩展到更复杂的任务和环境，并与其他技术相结合，例如模仿学习和迁移学习。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning from expert demonstrations has long remained a challenging research problem, and existing state-of-the-art methods using behavioral cloning plus further RL training often suffer from poor generalization, low sample efficiency, and poor model interpretability. Inspired by the strong reasoning abilities of large language models (LLMs), we propose a novel strategy-based reinforcement learning framework integrated with LLMs called DYnamic STrategy Induction with Llms for reinforcement learning (DYSTIL) to overcome these limitations. DYSTIL dynamically queries a strategy-generating LLM to induce textual strategies based on advantage estimations and expert demonstrations, and gradually internalizes induced strategies into the RL agent through policy optimization to improve its performance through boosting policy generalization and enhancing sample efficiency. It also provides a direct textual channel to observe and interpret the evolution of the policy's underlying strategies during training. We test DYSTIL over challenging RL environments from Minigrid and BabyAI, and empirically demonstrate that DYSTIL significantly outperforms state-of-the-art baseline methods by 17.75% in average success rate while also enjoying higher sample efficiency during the learning process.