비정상성을 고려한 인컨텍스트 강화학습: 개요
ICRL(인-컨텍스트 강화 학습)에서 모델의 학습 과정에 대한 연구가 재개되면서, 미리 학습된 모델이나 미리 튜닝된 결정 모델이 상호작용 콘텍스트에서 잠재적인 작업 규칙을 추론하고 향후 행동을 개선할 수 있는 능력을 연구하고 있습니다. 이 연구는 시도-오류 증거, 보상, 전이, демон스트레이션, 피드백, 또는 취득한 경험이 콘텍스트 창구 내에서 학습과 유사한 계산을 발생시키는지 여부를 물어봅니다. 그러나 현재 ICRL에 대한-existing survey-는 주로 미리 학습 목표, 아키텍처, 콘텍스트 형식, 평가 프로토콜, 이론적 메커니즘을 중심으로 분류하고 있습니다. 반면 비정상적인 설정은 상대적으로 미흡하게 조사되고 있습니다. 변화하는 환경에서 축적된 콘텍스트는 단순히 고정된 작업에 대한 더 많은 증거만이 아닙니다. 보상 규정, 전이 커널, 관찰 채널, 행동 인터페이스, 제약 모델, 또는 데모와 메모리 분포가 현재 체제와 동떨어지게 될 수 있습니다. 이전에 유용한 콘텍스트는 따라서 시기상조, 오류, 또는 다시 유용해질 수 있습니다. 변화하는 환경에서 ICRL을 학습하는 문제를 조사하고 있습니다. ICRL을 비정상적으로 정의하고, 메타 강화 학습, 결정 시퀀스 모델링, 취득된 RL, 가치- 및 모델- aware ICRL, 보상- 피드백 agent와 관련시킵니다. 또한 세 가지 질문에 따라 문헌을 분류하고 있습니다: 1. 무엇이 변하는가? 2. 변화가 어떻게 진행되는가? 3. agent가 변화의 변화를 관찰할 수 있는가?
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