基于惩罚法的双层强化学习与RLHF原理

摘要

双层优化最近已被应用于许多机器学习任务。然而，它们的应用一直局限于监督学习设置，其中考虑的是具有良性结构的静态目标函数。但诸如激励机制设计、逆强化学习（RL）和人类反馈强化学习（RLHF）等双层问题通常被建模为超越简单静态目标结构的动态目标函数，这对使用现有双层解决方案构成了重大挑战。为解决这类新型双层问题，引入了首个通过惩罚公式视角解决双层RL问题的原理性算法框架。提供了问题景观及其基于惩罚的（策略）梯度算法的理论研究。通过Stackelberg马尔可夫游戏、人类反馈强化学习和激励机制设计的仿真实验证明了算法的有效性。

关键词

双层优化、强化学习、人类反馈、惩罚方法、激励机制

正文

引言

传统双层优化方法主要针对静态目标函数，但在强化学习领域，动态目标函数的存在使得现有方法面临严峻挑战。特别是在激励机制设计、逆强化学习和人类反馈强化学习等场景中，需要新的算法框架来解决这些问题。

方法

提出基于惩罚公式的算法框架，通过理论分析证明该方法在动态环境中的有效性。采用策略梯度算法进行优化，并通过惩罚项处理双层结构带来的复杂性。

实验结果

在Stackelberg马尔可夫游戏环境中进行仿真实验，结果显示该方法在收敛速度和解决方案质量方面均优于传统方法。在人类反馈强化学习和激励机制设计任务中也观察到一致的性能提升。

结论

该研究为双层强化学习问题提供了首个原理性解决方案，通过惩罚公式有效处理动态目标函数带来的挑战。未来工作将探索更复杂的应用场景和扩展算法框架。