Core Concepts
好みベースフィードバックを活用したRLの効率的な実現に焦点を当てる。
Abstract
強化学習アルゴリズムにおける好みベースフィードバックの重要性と効率性について論じられている。
線形MDPモデルと非線形関数近似に対する新しいアルゴリズムが提案され、理論的な洞察が提供されている。
ランダム化を使用して、最適なトレードオフを達成する方法が示されている。
アクティブラーニング手法やベイジアンリグレット境界の最小化に焦点が当てられている。
引言
RLHFは人間からのフィードバックを活用した強化学習で広く使用されており、その理論的基盤は不十分であることが指摘されている。
既存の経験的応用例や理論的研究成果に基づき、新しいRLアルゴリズムが提案されている。
データ抽出
"Reinforcement Learning algorithms that learn from human feedback (RLHF) need to be efficient in terms of statistical complexity, computational complexity, and query complexity."
"Our algorithm further minimizes the query complexity through a novel randomized active learning procedure."
"We aim to design new RL algorithms that can learn from preference-based feedback and can be efficient in statistical complexity (i.e., regret), computational complexity, and query complexity."
引用文
"Despite achieving sublinear worst-case regret, these algorithms are computationally intractable even for simplified models such as tabular Markov Decision Processes (MDPs)."
"In this work, we aim to design new RL algorithms that can learn from preference-based feedback and can be efficient in statistical complexity (i.e., regret), computational complexity, and query complexity."
Stats
人間からのフィードバックを学習する強化学習アルゴリズム(RLHF)は、統計的複雑さ、計算複雑さ、およびクエリ複雑さにおいて効率的である必要がある。
私たちのアルゴリズムは、新しいランダム化されたアクティブラーニング手法を介して問合せ複雑さをさらに最小限に抑えます。
好みベースフィードバックから学習し、統計的複雑さ(後悔)、計算上の複雑さ、および問合せ上の複雑さで効率的なRLアルゴリズムを設計することを目指しています。