本文提出LLM-Ens框架，利用大型语言模型（LLMs）通过语义状态分类和动态代理选择增强强化学习模型集成，在Atari基准上显著提升性能，最高较基线方法提升51.2%。
Reinforcement Learning, Large Language Model, Model Ensemble, Dynamic Selection, Semantic Understanding
Yiwen Song, Qianyue Hao, Qingmin Liao, Jian Yuan, Yong Li
清华大学电子工程系, BNRist
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Background Problem
强化学习（RL）在训练有效智能体方面取得了显著进展，但由于算法选择、超参数设置和随机种子等因素的影响，训练稳定且高性能的智能体仍然具有挑战性。模型集成（ensemble）是一种通过组合多个弱智能体来提升整体性能的方法，然而，传统集成方法（如多数投票和Boltzmann加法）依赖固定策略，缺乏对任务特定语义的理解和动态适应性，导致在复杂动态环境中的效果受限。本文提出了一种利用大型语言模型（LLMs）增强RL模型集成的新方法，旨在通过语义理解和动态选择解决上述问题。
Method
本文提出了LLM-Ens框架，利用大型语言模型（LLMs）增强强化学习（RL）模型集成，核心思想是通过LLM对任务状态进行语义分类，并动态选择最适合当前情境的代理（agent），从而将多个弱代理组合成一个强大的代理。具体步骤如下：
- 情境生成（Situation Generation）：设计一个情境生成LLM，根据任务描述将所有可能状态分类为若干通用情境（situations），并为每种情境提供简要描述。这种分类基于任务的语义理解，旨在捕捉环境中的关键条件。
- 代理奖励分布分析（Agent Reward Distribution Analysis）：利用状态分类LLM每隔K步识别当前状态所属情境，并统计每个代理在各类情境中的平均奖励，构建奖励分布（Reward Distribution），以分析各代理的优劣势。平均奖励计算公式为：，其中为代理在情境中的平均奖励，为情境出现的次数。
- 模型集成（Model Ensemble）：在推理过程中，状态分类LLM实时识别当前情境，并根据预计算的奖励分布选择平均奖励最高的代理，即，由该代理生成当前状态的动作。
批判性思考：虽然LLM-Ens在理论上通过语义分类和动态选择提供了创新性，但其依赖于LLM对状态的准确分类，若分类错误可能导致选择次优代理。此外，论文未充分讨论LLM实时分类的计算开销，尤其是在高频状态更新的RL任务中，K=30的设置是否合理值得进一步验证。
Experiment
实验在Atari基准的13个任务上评估了LLM-Ens的性能，使用DQN作为基础算法训练代理，LLM采用GPT-4o mini，状态分类间隔设为K=30。对比基线包括多数投票（Majority Voting）、排名投票（Rank Voting）、聚合（Aggregation）、Boltzmann加法和乘法。结果显示：
- 整体性能：LLM-Ens在大多数任务中显著优于基线方法和最佳单一代理，例如在BattleZone任务中，平均奖励从最佳单一代理的5200提升至10400（提升100%），相比次优基线（Aggregation，8600）提升20.9%；在MsPacman任务中，提升至1116，相比次优基线提升51.2%。
- 超参数多样性：在不同学习率和隐藏层大小的配置下，LLM-Ens仍展现出一致的性能提升，特别是在BattleZone任务中，最高提升达14.8%。
- 实验设置合理性：实验覆盖了多种任务和超参数配置，重复5次以减少随机性，但仅使用DQN算法和13个任务，缺乏对其他RL算法和更广泛环境的测试，可能限制方法的普适性结论。
- 批判性思考：虽然结果显示出显著提升，但部分任务（如UpNDown）提升幅度较小，甚至低于某些基线，暗示方法在某些情境下可能不具优势。此外，实验未讨论LLM分类错误的潜在影响，也未提供计算开销数据，K=30的设置缺乏充分调优依据。
Further Thoughts
LLM-Ens的动态选择机制为强化学习模型集成提供了一种新颖的视角，但其依赖于LLM的分类准确性和实时性可能在实际应用中成为瓶颈。未来可以探索更轻量级的语义分类方法，例如基于预训练的视觉特征提取器，减少对LLM的依赖以降低计算开销。此外，论文未涉及多智能体系统（Multi-Agent Systems）中的应用，而动态选择机制在多智能体协作或竞争场景中可能有更大潜力，例如通过LLM协调多个代理的角色切换或策略调整，这与当前RAG（Retrieval-Augmented Generation）领域中多源信息整合的思路有异曲同工之妙。另一个值得思考的方向是，是否可以通过联邦学习（Federated Learning）的方式分布式训练和集成代理，进一步提升LLM-Ens在大规模环境中的适用性，同时解决隐私和计算资源问题。