Schrittweise Belohnungen Präferenzen lernen: Sparse-Reward-Umgebungen meistern

In diesem Tutorial wird Online Process Reward Learning (OPRL) vorgestellt, ein Ansatz, um aus Präferenzen dichte Schritt‑Belohnungen zu extrahieren und damit sparsamente Belohnungsumgebungen zu lösen.

OPRL nutzt ein Maze‑Environment und ein neuronales Netzwerk als Reward‑Model, das die Belohnung für jeden Schritt vorhersagt. Durch das Erzeugen von Präferenzen zwischen Trajektorien lernt das Modell, welche Pfade besser sind.

Der Trainingsablauf besteht aus mehreren Schleifen: Zuerst werden Trajektorien generiert, dann Präferenzen erstellt, anschließend das Reward‑Model optimiert und schließlich die Agentenleistung evaluiert. Durch wiederholtes Training verbessert sich die Agentenstrategie kontinuierlich.

Das Ergebnis zeigt, dass die Agenten dank der Schritt‑Belohnungen schneller lernen und in sparsamen Belohnungsumgebungen effektiver agieren. OPRL demonstriert damit, wie Präferenzen als Lernsignal dienen können, um komplexe Aufgaben zu meistern.