Feb, 2024

MORL-Prompt: 多目标强化学习离散问题优化的实证分析

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TL;DR基于强化学习的离散提示优化中，多目标方法直接优化体积效果更好，并且能够在所有奖励之间实现更好的平衡。
rl-based techniquespromptsreward functionsmulti-objective optimizationnlp tasks
发现论文，激发创造
  • RLPrompt：使用强化学习优化离散文本提示

    该论文提出了一种基于强化学习的离散提示优化方法（RLPrompt），旨在有效地生成适合不同类型的预训练语言模型使用的离散提示，并在极少量的下游数据情况下表现出优异的表现。

    May, 2022

  • 基于效用的强化学习：统一单目标与多目标强化学习

    通过引入基于效用的范式，将多目标强化学习的研究扩展到单目标强化学习领域，探讨了多策略学习、风险感知强化学习、折扣率以及安全强化学习等方面带来的潜在益处，并研究了采用基于效用的方法所带来的算法性能影响。

    Feb, 2024

  • 多目标强化学习元学习

    本文介绍了将多目标强化学习应用到连续控制问题中，通过元学习的方法探索可能的最优策略，以此来近似帕累托最优解并提高计算效率。作者在高自由度的控制问题中验证了该方法。

    Nov, 2018

  • MORAL：通过多目标强化主动学习将人工智能与人类规范对齐

    我们提出了多目标强化主动学习 (Multi-Objective Reinforced Active Learning, MORAL) 方法，通过维护标量化权重的分布，交互式地调整深度强化学习代理向各种偏好的方向发展，从而将社会规范的不同展示组合成帕累托最优策略，并消除了计算多个策略的需要。我们在两种场景中对 MORAL 的有效性进行了实证验证，并将其视为学习奖励的多目标强化学习 (Multi-objective RL) 的一步，弥合了当前奖励学习和机器伦理文献之间的差距。

    Dec, 2021

  • 示范引导的多目标强化学习

    利用先前示范、角重支持、自我演进机制和样本复杂度，我们引入了一种新型方法，即示范引导的多目标强化学习（DG-MORL），以解决多目标强化学习中从头开始训练策略的困难，并通过各种实验证明了 DG-MORL 在挑战性条件下的优越性、稳健性和有效性，同时提供了算法的样本复杂度上界。

    Apr, 2024

  • 使用语言模型进行奖励设计

    本文探讨以自然语言接口为代理奖励函数来简化奖励设计，在强化学习框架下利用大型语言模型对用户目标进行培训，实现智能体与用户目标的对齐，并在 Ultimatum 游戏、矩阵游戏和 DealOrNoDeal 谈判任务中优于通过监督式学习学习的奖励函数训练的 RL 智能体。

    Feb, 2023

  • 通过强化学习学习生成对话生成的提示

    本文提出了将 prompting 和 reinforcement learning 相结合的方法以控制 chatbot 生成的内容，并通过 multi-task learning 提高该方法的泛化能力和适应性，实验证明所提出的方法可以成功控制多个 SOTA Dialogue Models。

    Jun, 2022

  • 多目标强化学习的超参数优化

    对多目标强化学习中超参数优化的挑战进行了初步调查，并提出了一种系统性方法来解决这个问题，该方法能够显著提高多目标强化学习代理的性能，并鉴定了未来的研究机会。

    Oct, 2023

  • 基于价值的多目标强化学习在随机环境中的实证研究

    本研究针对多目标强化学习中基于值函数的 Q-learning 算法在具有随机状态转移的环境中学习最优策略的问题进行了详细研究，考察了算法的变种以及奖励工程方法，并突出了噪声值估计问题对算法稳定性和收敛性的重要影响。

    Jan, 2024

  • 多目标策略优化的分布式视角

    本文提出了一种用于多目标强化学习的新算法，可以以一种无量纲的方式设置目标的偏好，并且通过学习行动分布和拟合参数策略来在高维实际机器人任务及模拟任务中展示了其有效性，从而找到一组非支配解空间。

    May, 2020