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自然言語強化学習 (NLRL、正式名: Natural Language Reinforcement Learning) は、ユニバーシティ カレッジ ロンドン、上海交通大学、ブラウン大学、ブリストル大学、シンガポール国立大学、サリー ラーニング大学の研究者によって 2024 年に提案された新しい強化学習です。フレームワーク、関連する論文の結果は「自然言語強化学習”。
NLRL の核となる考え方は、タスクの目標、戦略、価値関数、ベルマン方程式、戦略の反復などの強化学習 (RL) の核となる概念を自然言語に基づいた形式に類推し、それによって、よりインテリジェントで自然な学習環境、AI 意思決定学習の新しい道。このアプローチは、対応する言語として RL 原則を革新的に再定義し、人間がラベル付けしたデータに依存せずに、AI システムが環境との対話を通じて学習できるようにします。
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自然言語強化学習 (NLRL、正式名: Natural Language Reinforcement Learning) は、ユニバーシティ カレッジ ロンドン、上海交通大学、ブラウン大学、ブリストル大学、シンガポール国立大学、サリー ラーニング大学の研究者によって 2024 年に提案された新しい強化学習です。フレームワーク、関連する論文の結果は「自然言語強化学習”。
NLRL の核となる考え方は、タスクの目標、戦略、価値関数、ベルマン方程式、戦略の反復などの強化学習 (RL) の核となる概念を自然言語に基づいた形式に類推し、それによって、よりインテリジェントで自然な学習環境、AI 意思決定学習の新しい道。このアプローチは、対応する言語として RL 原則を革新的に再定義し、人間がラベル付けしたデータに依存せずに、AI システムが環境との対話を通じて学習できるようにします。
GTA は、複数のテキスト分類ベンチマークにおいて、標準の SFT ベースラインや最先端の RL 方式を大幅に上回ります。
Mem-I は、複数のベンチマーク テストで既存のメモリ拡張エージェント ベースラインよりも大幅な改善を達成しました。
ReinFlow は、軽量な実装、組み込みの探索機能、さまざまなストリーミング戦略バリアントへの幅広い適用性を特徴としています。
RewardMap は、構造化ビジョンタスクにおけるマルチモーダル大規模言語モデルの機能を強化します。
CapRL はモデルを効果的にトレーニングして、より一般化され正確な画像の説明を生成できます。
GTA は、複数のテキスト分類ベンチマークにおいて、標準の SFT ベースラインや最先端の RL 方式を大幅に上回ります。
Mem-I は、複数のベンチマーク テストで既存のメモリ拡張エージェント ベースラインよりも大幅な改善を達成しました。
ReinFlow は、軽量な実装、組み込みの探索機能、さまざまなストリーミング戦略バリアントへの幅広い適用性を特徴としています。
RewardMap は、構造化ビジョンタスクにおけるマルチモーダル大規模言語モデルの機能を強化します。
CapRL はモデルを効果的にトレーニングして、より一般化され正確な画像の説明を生成できます。