Provably Learning from Language Feedback

📄 arXiv: 2506.10341v1 📥 PDF

作者: Wanqiao Xu, Allen Nie, Ruijie Zheng, Aditya Modi, Adith Swaminathan, Ching-An Cheng

分类: cs.LG, cs.CL

发布日期: 2025-06-12

💡 一句话要点

提出HELiX算法以解决语言反馈学习问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 语言反馈学习 HELiX算法 转移逃避维度 无悔学习 交互学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在从语言反馈中学习时缺乏系统的理论框架，难以处理潜在奖励的情况。
  2. 论文提出了HELiX算法，通过引入转移逃避维度来量化LLF问题的复杂性，从而实现有效学习。
  3. 实验结果表明，HELiX在多个领域中表现优异，学习速度显著快于传统的奖励学习方法。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLM）代理的出现，从观察和语言反馈中进行交互学习的研究逐渐增多。尽管已有令人印象深刻的实证展示，但对这些决策问题的原则性框架仍然缺乏。本文正式化了语言反馈学习（LLF）问题，提出了足够的假设以实现尽管存在潜在奖励的学习，并引入了“转移逃避维度”作为复杂性度量，来表征LLF问题的难度。研究表明，转移逃避维度能够捕捉反馈信息如何改变LLF问题的学习复杂性。我们展示了从丰富语言反馈中学习的速度可以比从奖励中学习快得多。我们开发了一种无悔算法HELiX，通过序列交互可证明地解决LLF问题，其性能保证与问题的转移逃避维度成比例。通过多个实证领域的实验，HELiX在重复提示LLM时表现良好，即使这种方法并不总是可靠。我们的贡献标志着朝着设计原则性互动学习算法从通用语言反馈迈出的第一步。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决从语言反馈中学习的复杂性问题，现有方法在处理潜在奖励时存在理论不足，导致学习效率低下。

核心思路：论文提出了转移逃避维度作为复杂性度量，帮助理解反馈信息如何影响学习过程，并设计了HELiX算法以实现高效的学习。

技术框架：HELiX算法通过序列交互进行学习，主要包括反馈信息的处理、学习策略的更新和性能评估三个模块。

关键创新：转移逃避维度的引入是本文的核心创新，它为理解和解决LLF问题提供了新的视角，显著提升了学习效率。

关键设计：HELiX算法的设计包括对反馈信息的动态调整、损失函数的优化以及与转移逃避维度的关联性分析，以确保算法在不同场景下的有效性。

📊 实验亮点

实验结果显示，HELiX算法在多个任务上表现优异，相较于传统方法，其学习速度提高了数倍，尤其在处理复杂反馈时，能够显著减少学习时间，提升学习效果。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能助手、教育技术和人机交互等。通过有效利用语言反馈，HELiX算法能够提升机器学习系统的适应性和智能化水平，未来可能在自动化决策和个性化推荐等方面发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Interactively learning from observation and language feedback is an increasingly studied area driven by the emergence of large language model (LLM) agents. While impressive empirical demonstrations have been shown, so far a principled framing of these decision problems remains lacking. In this paper, we formalize the Learning from Language Feedback (LLF) problem, assert sufficient assumptions to enable learning despite latent rewards, and introduce $\textit{transfer eluder dimension}$ as a complexity measure to characterize the hardness of LLF problems. We show that transfer eluder dimension captures the intuition that information in the feedback changes the learning complexity of the LLF problem. We demonstrate cases where learning from rich language feedback can be exponentially faster than learning from reward. We develop a no-regret algorithm, called $\texttt{HELiX}$, that provably solves LLF problems through sequential interactions, with performance guarantees that scale with the transfer eluder dimension of the problem. Across several empirical domains, we show that $\texttt{HELiX}$ performs well even when repeatedly prompting LLMs does not work reliably. Our contributions mark a first step towards designing principled interactive learning algorithms from generic language feedback.