WebRL是清華大學與智譜AI共同開發的在線課程強化學習框架,旨在通過開放大型語言模型(LLMs)訓練高效的網絡代理。該系統能夠動態生成任務,利用結果監督獎勵模型(ORM)評估任務的成功與否,并實施自適應強化學習策略,從而有效應對訓練任務不足、反饋信號稀疏及在線學習中的策略分布漂移等挑戰。WebRL在WebArena-Lite基準測試中顯著提高了如Llama-3.1和GLM-4等模型的成功率,優于專有的LLM API以及以往訓練的網絡代理,充分顯示了其在提升開源LLMs網絡任務能力方面的卓越表現。
WebRL是什么
WebRL是清華大學與智譜AI攜手推出的一款自我進化的在線課程強化學習框架,專注于訓練基于開放大型語言模型(LLMs)的高效網絡代理。該框架能夠動態生成任務,并通過結果監督獎勵模型(ORM)來評估任務的完成情況,配合自適應強化學習策略,從而解決了訓練任務匱乏、反饋信號稀缺及在線學習中的策略分布漂移等諸多問題。
WebRL的主要功能
- 自我進化課程學習:WebRL能夠從失敗的嘗試中創造新任務,動態調整任務的難度與復雜性,以適應智能體當前的技能水平。
- 結果監督獎勵模型(ORM):WebRL通過訓練ORM來評估任務的成功與否,提供二進制獎勵信號(成功為1,失敗為0),從而有效指導智能體的學習進程。
- 自適應強化學習策略:WebRL采用基于KL散度約束的策略更新算法,限制策略更新過程中的分布漂移,確保智能體在學習新任務時不偏離已有知識。
- 經驗回放緩沖區:WebRL通過經驗回放緩沖區保留過去的成功經驗,降低災難性遺忘風險,并在訓練過程中重用這些經驗。
- 持續性能提升:WebRL采用迭代自我進化的方法,讓智能體在在線環境中持續、一致地提升其性能。
WebRL的技術原理
- 問題表述:WebRL將網絡任務建模為有限視界的馬爾可夫決策過程(MDP),明確狀態、動作、獎勵和轉移概率。
- ORM訓練:通過訓練LLM作為ORM,WebRL自動評估代理的執行軌跡是否成功完成任務,提供必要的反饋信號。
- 強化學習:在網絡環境中,WebRL利用自我進化的課程學習策略動態生成任務,并通過KL約束策略更新算法防止策略分布的劇烈漂移。
- 經驗回放:使用經驗回放緩沖區保留先前的知識,降低災難性遺忘的風險,并避免對錯誤軌跡的中間狀態進行不準確估計。
- 自我進化的課程學習策略:WebRL實施生成與過濾的雙重流程,生成日益具有挑戰性的任務,同時確保這些任務仍適合代理當前的能力,基于In-breadth evolving技術創建新指令。
- 策略更新:在策略更新過程中,WebRL考慮新舊策略之間的KL散度,以確保策略平穩過渡,避免因策略更新而導致性能下降。
WebRL的項目地址
- GitHub倉庫:https://github.com/THUDM/WebRL
- arXiv技術論文:https://arxiv.org/pdf/2411.02337v1
WebRL的應用場景
- 網頁瀏覽自動化:WebRL可訓練智能體自動完成網頁瀏覽任務,如信息檢索、表單填寫與網上購物等。
- 網絡數據提取:在需要從網頁中提取特定數據(如價格、評論、新聞文章)的場景中,WebRL可以自動化數據提取過程。
- 客戶服務自動化:作為機器人,WebRL能在客戶服務領域通過網頁交互解決用戶問題或完成交易。
- 網絡內容管理:對于需要管理大量網絡內容的網站管理員,WebRL能自動化內容更新、發布及維護任務。
- 電子商務:在電子商務平臺中,WebRL幫助實現訂單處理、庫存管理及客戶互動的自動化。
常見問題
- WebRL如何提高訓練效率?:通過動態生成任務和自我進化的策略,WebRL能夠適應不同智能體的能力水平,從而提升訓練效率。
- ORM的作用是什么?:ORM用于評估任務的成功與否,并提供明確的獎勵信號,幫助智能體更好地學習。
- WebRL適合哪些應用場景?:WebRL在網頁瀏覽自動化、數據提取、客戶服務、內容管理和電子商務等多個領域都有廣泛的應用。
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