📄 论文总结
语言智能体训练的早期经验范式 / Early Experience Paradigm for Language Agent Training
1️⃣ 一句话总结
该论文提出了一种名为'早期经验范式'的新型训练方法，通过将智能体自身行动产生的未来状态转化为监督信号，解决了模仿学习数据不可扩展和强化学习需要奖励信号的局限性，在多种语言环境中实现了稳定性能提升。
2️⃣ 论文创新点
1. 早期经验范式
- 创新点：一种介于模仿学习和强化学习之间的训练范式，让智能体从自身行动产生的未来状态中学习，无需外部奖励信号
- 区别/改进：克服了模仿学习数据不可扩展和强化学习需要奖励信号的限制
- 意义：为无奖励环境的语言智能体训练提供了可扩展的解决方案
2. 隐式世界建模
- 创新点：通过预测动作后的状态变化来学习环境动态，无需独立模拟器
- 区别/改进：将交互轨迹本身作为策略的辅助预测任务，内化环境动态
- 意义：提高策略对环境动态的内化能力，增强对分布偏移的鲁棒性
3. 自我反思机制
- 创新点：通过比较专家动作与替代动作的结果，生成解释性文本来强化学习决策原则
- 区别/改进：利用LLM生成解释性文本，提供比单纯专家动作更丰富的监督信号
- 意义：促进跨任务泛化，利用语言推理能力内化决策逻辑
3️⃣ 主要结果与价值
结果亮点
- 在8个语言环境中均优于纯模仿学习基线，包括WebShop、ALFWorld、ScienceWorld等
- 隐式世界建模在结构化模拟器和交易型网站中表现稳定
- 自我反思在需要多步推理和约束满足的任务中提升最大
- 在3B到70B不同模型规模上均保持性能优势
实际价值
- 为强化学习提供良好的初始化，加速在奖励可用环境中的性能提升
- 在缺乏可靠奖励函数的真实世界语言环境中实现有效训练
- 支持持续自我改进，建立从模仿学习到强化学习的实用桥梁
4️⃣ 术语表
- 早期经验范式：语言智能体通过与环境交互使用奖励自由但信息丰富的未来状态来改进学习的范式
- 隐式世界建模：通过预测动作后的下一状态来学习环境动态的辅助任务，集成到策略学习中
- 自我反思：通过比较专家与替代动作的结果，生成解释性文本来强化学习决策机制的训练方法
- 模仿学习：通过在专家轨迹上进行监督学习来训练策略的方法
- 语言智能体：基于大语言模型的自主智能体，能在复杂环境中感知、行动和学习
- WebShop：模拟电子商务网站的购物任务环境，代理需要根据自然语言查询导航、筛选和选择正确产品
- ALFWorld：基于TextWorld的文本游戏环境，用于评估智能体在家庭环境中的任务完成能力
- TravelPlanner：基于gym的旅行规划基准测试，包含1,225个查询，分为训练、验证和测试集