新火種
2023-10-29 
斯坦福大學(xué)研究：強化學(xué)習(xí)智能體能間接學(xué)習(xí)語言技能
站長之家8月4日 消息:斯坦福大學(xué)的研究團隊在自然語言處理領(lǐng)域取得了突破性進展，探究了強化學(xué)習(xí)（RL）智能體是否能在沒有明確語言監(jiān)督的情況下間接學(xué)習(xí)語言技能。研究的主要焦點是探索強化學(xué)習(xí)智能體是否能夠像通過與環(huán)境互動以實現(xiàn)非語言目標(biāo)的方式學(xué)習(xí)語言技能。為了實現(xiàn)這一點，研究團隊設(shè)計了一個辦公室導(dǎo)航環(huán)境，要求智能體盡快找到目標(biāo)辦公室。
通過訓(xùn)練智能體在辦公室環(huán)境中尋找目標(biāo)，研究展示了以下發(fā)現(xiàn):
強化學(xué)習(xí)智能體在沒有直接語言監(jiān)督下，能夠?qū)W習(xí)和使用語言技能。
代理人不僅能解釋語言，還能理解其他模態(tài)，如圖形地圖。
影響語言技能的因素包括學(xué)習(xí)算法、數(shù)據(jù)量和模型大小。
實驗結(jié)果在更復(fù)雜的3D環(huán)境中也得到了驗證。
這項開創(chuàng)性研究表明，智能體在追求非語言目標(biāo)的同時，可以間接地習(xí)得語言技能，與人類學(xué)習(xí)語言的方式相似。
這項研究的影響深遠(yuǎn)，為開發(fā)更復(fù)雜的語言學(xué)習(xí)模型開辟了令人興奮的可能性，這些模型可以在不需要明確語言監(jiān)督的情況下自然地適應(yīng)多種任務(wù)。這些發(fā)現(xiàn)預(yù)計將推動自然語言處理的進步，并在理解和使用語言方面為人工智能系統(tǒng)的發(fā)展做出重要貢獻。
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