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自然语言强化学习
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自然语言强化学习

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强化学习（RL）在学习政策方面表现出了非凡的能力。但是，RL通常受到样本效率低，缺乏解释性和稀疏监督信号等问题的阻碍。为了应对这些局限性，我们从人类学习过程中汲取灵感并引入自然语言增强学习（NLRL），这使得将RL原则与自然语言代表结合在一起。具体来说，NLRL重新定义了自然语言空间中任务目标，策略，价值功能，钟声方程和策略迭代等RL概念。我们介绍了如何通过大型语言模型（LLM）（例如GPT-4）的最新进步来实现NLRL。对表格MDP的初始实验证明了NLRL框架的有效性，效率以及解释性。

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