平衡行動:針對LLM設計的不安靜老虎機獎勵的優先化策略

核心概念

我們提出了一個社會選擇語言模型(SCLM),以處理複雜的人類語言偏好提示中的多目標性質,並為多代理規劃問題(特別是不安靜老虎機)設計有效、一致和平衡的獎勵函數。

要約

本文研究了在多代理優化和規劃問題中使用語言模型(LLM)設計獎勵函數的問題。我們專注於不安靜的多臂老虎機(RMAB)問題,這是一個用於順序分配有限資源的流行模型。

我們提出了一個社會選擇語言模型(SCLM),它可以從複雜的人類語言偏好提示中設計有效、一致和平衡的獎勵函數。SCLM由兩個組件組成:生成器和裁判。生成器使用LLM驅動的進化搜索來生成候選獎勵函數。裁判使用社會選擇理論來選擇最佳獎勵函數,該理論可以有效地處理多目標性質。裁判包括一個評分器,根據每個偏好子句評估候選函數的一致性,以及一個社會福利函數,根據這些一致性分數選擇最終的獎勵函數。

我們的實驗表明,SCLM顯著優於基線方法,能夠選擇更有效、一致和平衡的獎勵函數。我們還展示了如何使用SCLM來有效地緩解使用人類偏好設計的獎勵函數的風險:對其他代理的意外影響和資源分配的低效。

統計

我們的實驗表明,SCLM-SIM-Utilitarian在合成和真實世界領域的最小變化百分比方面顯著優於所有基線。
SCLM-SIM-Egalitarian在合成和真實世界領域的總和變化百分比方面顯著優於所有基線。
SCLM選擇的獎勵函數導致的優先子群體的效用大幅增加,同時也導致的意外效用偏移大幅減少。

引用

"我們提出了一個社會選擇語言模型(SCLM),以處理複雜的人類語言偏好提示中的多目標性質,並為多代理規劃問題(特別是不安靜老虎機)設計有效、一致和平衡的獎勵函數。"
"SCLM顯著優於基線方法,能夠選擇更有效、一致和平衡的獎勵函數。"
"我們還展示了如何使用SCLM來有效地緩解使用人類偏好設計的獎勵函數的風險:對其他代理的意外影響和資源分配的低效。"

抽出されたキーインサイト

Balancing Act: Prioritization Strategies for LLM-Designed Restless Bandit Rewards

by Shresth Verm... 場所 arxiv.org 09-17-2024

https://arxiv.org/pdf/2408.12112.pdf

深掘り質問

如何將SCLM擴展到處理多個用戶提供的偏好提示?

要將社會選擇語言模型（SCLM）擴展到處理多個用戶提供的偏好提示，可以考慮以下幾個步驟。首先，SCLM的生成器部分需要能夠接收和解析來自不同用戶的偏好提示，這可以通過設計一個多用戶接口來實現，該接口能夠將不同用戶的提示整合成一個統一的格式。其次，在評估候選獎勵函數的過程中，應該考慮到每個用戶的偏好權重，這可以通過為每個用戶的偏好提示分配一個重要性分數來實現。這樣，社會福利函數在選擇獎勵函數時，可以根據用戶的偏好進行加權，從而更好地反映多個用戶的需求。此外，為了提高透明度，SCLM可以提供一個可視化界面，讓用戶能夠查看不同偏好提示對最終獎勵函數選擇的影響，這樣可以促進用戶之間的協作和共識。

如何在SCLM中引入更複雜的社會福利函數,以更好地捕捉人類偏好的微妙之處?

在SCLM中引入更複雜的社會福利函數可以通過幾個方法來實現。首先，可以考慮使用多維度的社會福利函數，這些函數不僅僅是簡單的加總或最小化，而是能夠捕捉到不同偏好之間的相互作用。例如，可以設計一個社會福利函數，根據不同偏好之間的相對重要性和相互影響來進行加權，這樣可以更好地反映人類的複雜偏好。其次，可以引入動態社會福利函數，這些函數根據環境變化或用戶反饋進行調整，從而使得獎勵設計能夠隨著時間的推移而適應用戶的需求變化。此外，還可以考慮使用機器學習技術來學習用戶的偏好模式，從而自動調整社會福利函數，以更好地捕捉人類偏好的微妙之處。

SCLM的方法是否可以應用於單代理強化學習中的獎勵設計問題?

是的，SCLM的方法可以應用於單代理強化學習中的獎勵設計問題。儘管SCLM的設計主要針對多代理系統中的複雜偏好提示，但其核心思想和方法論同樣適用於單代理情境。在單代理強化學習中，獎勵函數的設計同樣需要考慮到多個目標和偏好，尤其是在面對複雜的任務時。SCLM的生成器可以用來生成多個候選獎勵函數，而其評估和選擇過程則可以通過社會福利函數來平衡不同的設計目標。此外，SCLM的透明性和可配置性使得用戶能夠根據具體的任務需求來調整獎勵設計，這在單代理強化學習中同樣具有重要意義。因此，SCLM的方法不僅能夠提升多代理系統的獎勵設計質量，也能在單代理強化學習中發揮重要作用。