随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLMs）与强化学习（RL）的结合已成为研究领域的热点。近日，香港中文大学（深圳）的研究团队在其最新的综述论文中，深入探讨了这一领域的四条主流技术路线，为未来的研究提供了宝贵的参考和启示。
首先，研究团队对大型语言模型增强的强化学习（LLM-enhanced RL）进行了全面的概念界定和特点总结。他们指出，LLMs凭借其强大的预训练知识和高级泛化能力，能够有效提升RL在多任务学习、样本效率和任务规划等方面的性能。通过系统地分类LLMs在RL中的不同角色，研究者们提出了一种结构化的分类法，将LLMs的功能归纳为信息处理器、奖励设计者、决策制定者和生成器四大类。
在信息处理器的角色中，LLMs能够从环境中提取有用的信息，并将自然语言描述转换为形式化的任务语言，从而提高RL智能体的学习效率。研究团队通过分析多篇论文，发现LLMs在处理视觉和语言信息时表现出色，尤其是在理解多模态数据和优化控制策略方面。然而，他们也指出，LLMs在处理复杂环境和任务时仍面临挑战，需要进一步的研究来提高其泛化能力和适应性。
在奖励设计者的角色中，LLMs能够利用其丰富的先验知识和推理能力，为RL智能体设计出更为精细和有效的奖励函数。研究表明，LLMs在处理稀疏奖励环境和复杂任务时具有显著优势，能够通过生成可执行的奖励函数代码来引导智能体学习。然而，研究者们也指出，LLMs在奖励设计方面的依赖于预训练的常识知识可能限制了其在高度专业化任务中的应用。
在决策制定者的角色中，LLMs可以直接生成动作或间接地为RL智能体提供行动建议，从而提高探索效率。研究团队通过分析大量文献，发现LLMs在处理长时序任务和稀疏奖励问题时表现出色，能够通过强大的序列建模能力和常识知识来提高样本效率。尽管如此，研究者们也指出，LLMs在在线交互中的计算开销是一个主要问题，需要研究更经济的方法来减少LLMs在在线RL中的计算负担。
最后，在生成器的角色中，LLMs能够作为世界模型模拟器来学习复杂的环境动态，并通过生成准确的轨迹来提高模型基础RL的样本效率。此外，LLMs还能够作为策略解释器，为RL智能体的行为提供有价值的解释，增强终端用户的理解和信任。研究团队认为，LLMs在提高模型基础RL的性能和解释RL智能体的决策过程方面具有巨大潜力。
