ARMAP是面向购物场景的多模态Web Agent,论文的出发点是在多步Agent的场景中评估比生成要简单,所以论文使用RL对Agent的多步行为链的Reward模型进行优化,并使用该Reward模型来指导Agent的行为链路选择。Take away主要是论文给出了自动构建Agent对比行为链样本来训练reward模型的方案。 如上图所示,论文选择了Offline Training...
When you are done, focus on the violet paint. Your task is to find a(n) living thing. First, focus on the thing. Then, move it to the red box in the bathroom. Task Description: """ 收集Agent行为链路 基于以上生成的任务指令,会在使用Prompt让模型来生成多样的行为链路,这一步是借助当前...
在实践1中,介绍了 动态规划DP 求解 价值函数 并没有形成一个策略Policy\(\pi\)来指导agent的动作选取,本节将利用SARSA(0)的学习方法,帮助agent学习到价值函数(表),指导\(\epsilon\)-greedy策略选取动作。 Agent的写法 Agent的三要素是:价值函数、策略、模型 本节以Sarsa(0)为例,介绍为agent添加policy的方法 ...
可以发现,Agent不仅维护了env和state,同时增加了一个experience,这是一个缓存,将个体其他周期记录的状态转换、奖励等信息记录下来,其作用时,利用这些时间尺度上互相无关联的信息,让Agent学习到更好的价值函数的近似估计。 包含关系如下所示:Experience Episode Transition ...
智能体(Agent):做决策的主体(例如:游戏中的玩家)。 环境(Environment):智能体交互的对象(例如:游戏规则、物理世界)。 状态(State):环境在某一时刻的描述(例如:机器人的位置、速度)。 动作(Action):智能体在某个状态下可以执行的操作(例如:向左/右移动)。
Agent MIB Database MIB Interface MIB Entry MIB Table DNS Resolver Starting DNS Device Drivers Ethernet Driver Interrupt Mode Modem Driver Serial Driver Using Serial Link Cable Connection Modem Connection Windows Dial-up Add Direct Serial Link New Dial-up Connection Configure PPP Dial-up Configure ...
What Makes a Dialog Agent Useful? Hugging Face 的这篇博文说,IFT 的主要目的是让模型适应、听从人类的指令,比如当 prompt 出现 "summarize" 时,模型就应该知道现在的任务是总结。IFT 可以算作 SFT 的一个子集,或者说先驱步骤。 经过IFT 后,模型学会了听从指令,但生成的内容却不一定安全可靠。为了提升帮助性、...
agent= rlDQNAgent(observationInfo,actionInfo)creates a DQN agent for an environment with the given observation and action specifications, using default initialization options. The critic in the agent uses a default vector (that is, multi-output) Q-value deep neural network built from the observation...
创建环境和Agent,启动训练,保存模型 六、总结 基于策略梯度求解RL 一、随机策略与策略梯度 1. Value-based和Policy-based的区别 两者的主要区别在于两方面,一是关于action的求取,二是策略的确定性。 2. 期望回报 3. 优化策略函数 与Q网络对比,Policy网络没有直观的优化目标,因此我们需要上述的期望回报作为它的优化...
) action = agent.predict(batch_obs.astype('float32')) # 增加探索扰动, 输出限制在 [-1.0, 1.0] 范围内 action = np.clip(np.random.normal(action, NOISE), -1.0, 1.0) next_obs, reward, done, info = env.step(action) action = [action] ...