核心概念
本文探討了在序列決策問題中使用預訓練轉換器的訓練和泛化特性。作者提出了一種標準化的預訓練數據生成過程,並識別了現有文獻中忽略或無法解決的一個「分佈外」問題。作者提出了一種算法解決方案,並從優化和統計泛化的角度分析了該解決方案。此外,作者還從算法的角度分析了預訓練轉換器的性能,並解釋了為什麼它可能缺乏探索,以及如何自動解決這一問題。
摘要
本文探討了在序列決策問題中使用預訓練轉換器的訓練和泛化特性。
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預訓練過程:
- 作者提出了一種標準化的預訓練數據生成過程,包括生成最優決策作為預測目標。
- 作者識別了一個「分佈外」問題,即預訓練數據中的動作序列與測試階段使用的動作序列存在差異。
- 作者提出了一種算法解決方案,通過將轉換器生成的動作序列注入預訓練數據來解決這一問題。這與「表現性預測」的範式相關。
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轉換器作為決策算法:
- 作者證明了預訓練轉換器可以作為一個近似貝葉斯最優決策函數的預測器。
- 作者解釋了為什麼預訓練轉換器可能缺乏探索,以及如何自動解決這一問題。
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數值實驗:
- 作者將預訓練轉換器與傳統的結構化算法(如UCB和Thompson抽樣)進行了比較。
- 作者將預訓練轉換器的優勢歸因於三個方面:更好地利用了預訓練數據中的先驗知識、能夠優雅地處理結構化算法遭受的錯誤指定問題,以及在短時間內表現更加貪婪並獲得更好的後悔率。
總的來說,本文提出了一種標準化的預訓練過程,並從理論和實驗的角度深入分析了預訓練轉換器在序列決策問題中的性能。
統計資料
在多臂老虎機問題中,預訓練轉換器在t=100時的後悔率為0.48,而UCB算法為1.16。
在線性老虎機問題中,預訓練轉換器在t=100時的後悔率為0.58,而線性UCB算法為1.02。
在動態定價問題中,預訓練轉換器在t=100時的後悔率為0.42,而Thompson抽樣算法為0.72。
在新聞販賣問題中,預訓練轉換器在t=100時的後悔率為0.51,而Thompson抽樣算法為0.78。
引述
"本文探討了在序列決策問題中使用預訓練轉換器的訓練和泛化特性。"
"作者證明了預訓練轉換器可以作為一個近似貝葉斯最優決策函數的預測器。"
"作者將預訓練轉換器的優勢歸因於三個方面:更好地利用了預訓練數據中的先驗知識、能夠優雅地處理結構化算法遭受的錯誤指定問題,以及在短時間內表現更加貪婪並獲得更好的後悔率。"