🤖 系统
09-03 15:12
📄 论文总结
从基于偏好的强化微调迈向智能体强化学习:大型语言模型与强化学习的融合范式转变
From Preference-Based Reinforcement Fine-Tuning to Agentic Reinforcement Learning: A Paradigm Shift in Integrating Large Language Models with Reinforcement Learning
1️⃣ 一句话总结
本论文系统性地提出了智能体强化学习(Agentic RL)新范式,将大型语言模型从静态文本生成器转变为在动态环境中进行感知、推理、规划、工具调用和记忆的自主决策智能体,并通过统一的MDP/POMDP框架和新型优化算法(如DPO、GRPO)实现了理论创新与实践突破。
2️⃣ 论文创新点
1. 智能体强化学习(Agentic RL)范式
- 创新点是什么:将大型语言模型定义为嵌入序列决策过程中的策略优化智能体,而非被动的文本生成器
- 与已有方法的区别/改进:超越了早期将LLMs视为静态条件生成器的范式,强调在部分可观测的动态环境中进行感知、推理、规划、工具调用和记忆等序列决策能力
- 为什么有意义:为理解和开发LLM在交互式环境中的自主决策能力提供了统一的理论框架,是LLM-RL融合领域的根本性转变
2. POMDP形式化建模框架
- 创新点是什么:使用七元组〈S, O, A, P, R, T, γ〉形式化Agentic RL过程
- 与已有方法的区别/改进:提供了统一的理论框架来区分传统LLM-RL和智能体RL,支持多步决策和部分观测
- 为什么有意义:为系统比较和跨领域泛化建立了理论基础,支持工具调用和环境操作等实际应用场景
3. 混合动作空间设计
- 创新点是什么:Agentic RL的动作空间包含文本生成(A_text)和结构化动作(A_action)两个不相交子集
- 与已有方法的区别/改进:统一了自然语言生成和操作决策,通过特殊标记
和 区分功能 - 为什么有意义:使单一策略能同时处理语言交流和环境交互,支持工具调用、信息获取和环境状态修改
4. 直接偏好优化(DPO)算法
- 创新点是什么:基于人类偏好数据的似然目标直接优化策略,无需单独奖励模型
- 与已有方法的区别/改进:避免了奖励模型训练的不稳定性和参数增加,简化了偏好学习流程
- 为什么有意义:为对齐人类偏好提供了一种更直接和高效的方法,提高了训练效率和稳定性
5. 组相对策略优化(GRPO)框架
- 创新点是什么:基于组内相对奖励计算优势,无需绝对价值评估器
- 与已有方法的区别/改进:解决了PPO大型评论家的效率问题,引入了轻量级评估范式
- 为什么有意义:提高了策略优化的效率和可扩展性,特别是在大规模语言模型应用中
3️⃣ 主要结果与价值
实验结果亮点
- 实现了从模仿学习到结果驱动优化的转变,使智能体能够自主发现工具使用策略
- 支持多轮规划和长期信用分配,适应不同任务需求
- 提高了样本效率和计算效率,减少了计算开销
实际应用价值
- 为构建更强大和自适应的AI代理提供了理论基础和方法支持
- 支持工具调用、信息获取和环境操作等实际应用场景
- 适用于复杂任务和长期性能,提供了更强大的推理和工具使用框架
4️⃣ 术语表
- LLM:大型语言模型(Large Language Model),能够理解和生成人类语言的人工智能系统
- Agentic RL:智能体强化学习,将大语言模型定义为自主决策者,能够在部分可观测的动态环境中进行感知、推理、规划、调用工具、维持记忆和适应策略
- PBRFT:基于偏好的强化微调(Preference-Based Reinforcement Fine-Tuning),一种将LLM训练建模为退化MDP(T=1)的方法,优化静态数据集中的输出序列
- PPO:近端策略优化算法(Proximal Policy Optimization),通过裁剪机制限制策略更新幅度确保训练稳定性
- DPO:直接偏好优化(Direct Preference Optimization),直接利用人类偏好数据优化策略而不需要奖励模型的方法
- GRPO:组相对策略优化(Group Relative Policy Optimization),使用组内相对奖励计算优势的策略优化方法
- Monte Carlo Tree Search (MCTS):蒙特卡洛树搜索算法,在RL作为外部引导的规划范式中用于评估不同规划轨迹的质量
- Tool-Integrated Reasoning (TIR):工具集成推理系统,RL推动工具使用从简单的工具调用发展为深度交互的多轮推理过程