強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）通過與環(huán)境交互的試錯(cuò)反饋來優(yōu)化順序決策問題。

雖然RL在允許大量試錯(cuò)的復(fù)雜電子游戲環(huán)境中實(shí)現(xiàn)了超越人類的決策能力（例如王者榮耀，Dota 2等），但很難在包含大量自然語言和視覺圖像的現(xiàn)實(shí)復(fù)雜應(yīng)用中落地，原因包括但不限于：數(shù)據(jù)獲取困難、樣本利用率低、多任務(wù)學(xué)習(xí)能力差、泛化性差、稀疏獎(jiǎng)勵(lì)等。

大語言模型（LLM），通過在海量數(shù)據(jù)集上的訓(xùn)練，展現(xiàn)了超強(qiáng)的多任務(wù)學(xué)習(xí)、通用世界知識(shí)目標(biāo)規(guī)劃以及推理能力。以ChatGPT為代表的LLM已經(jīng)被廣泛應(yīng)用到各種現(xiàn)實(shí)領(lǐng)域中，包括但不限于：機(jī)器人、醫(yī)療、教育、法律等。

在此背景下，LLM可以提高強(qiáng)化學(xué)習(xí)在例如多任務(wù)學(xué)習(xí)、樣本利用率、任務(wù)規(guī)劃等方面的能力，幫助提高強(qiáng)化學(xué)習(xí)在復(fù)雜應(yīng)用下的學(xué)習(xí)表現(xiàn)，例如自然語言指令跟隨、談判、自動(dòng)駕駛等。

為此，來自香港中文大學(xué)（深圳）的團(tuán)隊(duì)調(diào)研了130余篇大語言模型及視覺-語言模型（VLM）在輔助強(qiáng)化學(xué)習(xí)（LLM-enhanced RL）方面的最新研究進(jìn)展，形成了該領(lǐng)域的綜述文章一篇，目前以預(yù)印版形式上傳到arXiv網(wǎng)站，期望能為各位研究人員和工程人員提供一定的技術(shù)參考。

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2404.00282

該綜述總結(jié)了LLM-enhanced RL的主要技術(shù)框架、特性以及四種主要技術(shù)路線；并分析了未來該方向的機(jī)會(huì)與挑戰(zhàn)。

下面針對(duì)文章主要內(nèi)容概括介紹，詳細(xì)內(nèi)容請(qǐng)參閱英文綜述論文。

LLM-enhanced RL 框架

LLM-enhanced RL 定義：指利用已預(yù)訓(xùn)練、內(nèi)含知識(shí)（knowledge-inherent）的AI模型的多模態(tài)（multi-modal）信息處理、生成、推理等能力來輔助RL范式的各種方法。

主要特性（Characteristics）：

1. 多模態(tài)信息理解（multi-modal information understanding）

2. 多任務(wù)學(xué)習(xí)和泛化（multi-task learning and generalization）

3. 樣本利用率的提高（improved sample efficiency）

4. 長(zhǎng)期軌跡規(guī)劃能力（long-horizon handling）

5. 獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)生成能力（reward signal generation）

LLM的主要角色分類

1. 信息處理者（information processor）：包括1）文字和視覺表征提??；2）復(fù)雜自然語言翻譯。

2. 獎(jiǎng)勵(lì)設(shè)計(jì)者（reward designer）：即隱式獎(jiǎng)勵(lì)模型與顯式獎(jiǎng)勵(lì)模型（獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)代碼生成）。

3. 決策者（decision-maker）：包含直接決策與間接輔助決策兩種。

4. 生成者（generator）：即1）世界模型中的軌跡生成和2）強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的策略（行為）解釋生成。

LLM 作為信息處理者（LLM as Information Processor）

在富含文字和視覺信息的環(huán)境中，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（deep RL）通常需要同時(shí)學(xué)習(xí)多模態(tài)的信息處理和決策控制策略，因此學(xué)習(xí)效率大幅下降。且不規(guī)范、多變的自然語言和視覺信息往往會(huì)對(duì)代理學(xué)習(xí)產(chǎn)生大量干擾。

LLM在此情況下可以（1）有效表征提取，加速下游神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)；（2）自然語言翻譯，將不規(guī)范、冗余復(fù)雜的自然語言指令和環(huán)境信息翻譯為規(guī)范的任務(wù)語言，幫助代理過濾無效信息。

LLM 作為獎(jiǎng)勵(lì)設(shè)計(jì)者（LLM as Reward Designer）

獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)設(shè)計(jì)和有效獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)生成一直是強(qiáng)化學(xué)習(xí)在復(fù)雜任務(wù)或者稀疏獎(jiǎng)勵(lì)環(huán)境下的兩大難題。

大模型可以通過以下兩種方式緩解該問題

1. 隱式獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)設(shè)計(jì)：利用上下文理解能力、推理能力和知識(shí)，通過任務(wù)prompt或文字-視覺對(duì)齊的方式生成獎(jiǎng)勵(lì)。

2. 顯式獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)設(shè)計(jì)：通過輸入環(huán)境規(guī)范信息，LLM生成可執(zhí)行獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)代碼（例如 Python 等），顯式地邏輯計(jì)算獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的各個(gè)部分，且可以根據(jù)評(píng)估自主修正。

LLM 作為決策者（LLM as Decision-Maker）

在決策問題中，大模型可以作為：

1. 直接決策者：Decision Transformer在離線強(qiáng)化學(xué)習(xí)中展現(xiàn)了巨大的潛力，大語言模型可視作增強(qiáng)版的大型預(yù)訓(xùn)練Transformer模型，利用本身強(qiáng)大的時(shí)序建模能力和自然語言理解能力解決離線強(qiáng)化學(xué)習(xí)的長(zhǎng)期決策問題。

2. 間接決策者：作為一個(gè)指導(dǎo)者，結(jié)合預(yù)訓(xùn)練專家知識(shí)和任務(wù)理解能力，生成動(dòng)作候選（action candidates），縮小動(dòng)作選擇范圍；或者生成參考策略（reference policy）指導(dǎo)RL策略更新。

LLM 作為生成者（LLM as Generator）

在基于模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)（model-based RL）中，LLM可以作為多模態(tài)世界模型（world model），結(jié)合自身知識(shí)和建模能力來生成高質(zhì)量長(zhǎng)期軌跡或者學(xué)習(xí)世界狀態(tài)轉(zhuǎn)移表征。

在可解釋強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，大模型可以通過理解軌跡、環(huán)境與任務(wù)，根據(jù)prompt自動(dòng)生成代理的自然語言行為解釋，增加用戶在調(diào)用、調(diào)優(yōu)RL模型時(shí)的理解。

討論（Discussion）

LLM-enhanced RL的未來潛在應(yīng)用包括但不限于：

1. 機(jī)器人：利用多模態(tài)理解能力和推理能力，LLM-enhanced RL可以提升人-機(jī)器的交互效率；幫助機(jī)器人理解人類需求邏輯；提高任務(wù)決策和規(guī)劃能力。

2. 自動(dòng)駕駛：自動(dòng)駕駛使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)做復(fù)雜動(dòng)態(tài)場(chǎng)景下的決策問題，涉及多傳感器數(shù)據(jù)與道路規(guī)范、行人舉止等。大模型可以幫助強(qiáng)化學(xué)習(xí)處理多模態(tài)信息以及設(shè)計(jì)綜合獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，例如安全、效率、乘客舒適度等。

3. 電力系統(tǒng)能量管理：在能量系統(tǒng)中，運(yùn)營(yíng)者或者用戶使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)來高效管理多種能力的使用、轉(zhuǎn)換和存儲(chǔ)等，其中涉及高不確定性的可再生能源。大模型可以幫助設(shè)計(jì)多目標(biāo)函數(shù)與提高樣本利用效率。

LLM-enhanced方向的潛在機(jī)會(huì)：

1. 在強(qiáng)化學(xué)習(xí)方面：目前的工作都集中在通用強(qiáng)化學(xué)習(xí)，而針對(duì)特定強(qiáng)化學(xué)習(xí)分支的工作較少，包括多代理強(qiáng)化學(xué)習(xí)、安全強(qiáng)化學(xué)習(xí)、遷移強(qiáng)化學(xué)習(xí)和可解釋強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。

2. 在大模型方面：目前的工作大部分僅僅是使用prompt技術(shù)，而檢索增強(qiáng)生成（RAG）技術(shù)和API、工具調(diào)用能力可以顯著提高LLM在特定情況下的表現(xiàn)。

LLM-enhanced RL 的挑戰(zhàn)：

1. 對(duì)大模型的能力依賴：大模型的能力決定了強(qiáng)化學(xué)習(xí)代理學(xué)習(xí)到的策略，大模型固有的偏見、幻覺等問題也會(huì)影響代理的能力。

2. 交互效率：目前大模型的計(jì)算開銷較大、交互效率慢，在在線強(qiáng)化學(xué)習(xí)中會(huì)影響代理與環(huán)境的交互速度。

3. 道德、倫理問題：實(shí)際人-機(jī)器的應(yīng)用中，大模型的道德、倫理等問題需要被認(rèn)真考慮。

總結(jié)

該綜述文章系統(tǒng)總結(jié)了大模型在輔助強(qiáng)化學(xué)習(xí)方面的最近研究進(jìn)展，定義了LLM-enhanced RL這樣一類方法，并總結(jié)了大模型在其中的四種主要角色及其方法，最后討論了未來的潛在應(yīng)用、機(jī)會(huì)與挑戰(zhàn)，希望能給未來該方向的研究者一定啟發(fā)。

1. 信息處理者：大模型為強(qiáng)化學(xué)習(xí)代理提取觀測(cè)表征和規(guī)范語言，提高樣本利用效率。

2. 獎(jiǎng)勵(lì)設(shè)計(jì)者：在復(fù)雜或無法量化的任務(wù)中，大模型利用知識(shí)和推理能力設(shè)計(jì)復(fù)雜獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)和生成獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)。

3. 決策者：大模型直接生成動(dòng)作或間接生成動(dòng)作建議，提高強(qiáng)化學(xué)習(xí)探索效率。

4. 生成者：大模型被用于：（1）作為高保真多模態(tài)世界模型減少現(xiàn)實(shí)世界學(xué)習(xí)成本及（2）生成代理行為的自然語言解釋。