SWEET-RL（Step-WisE Evaluation from Training-time information，基于训练时信息的逐步评估）是多轮大型语言模型（LLM）代理强化学习领域的重要技术进展。该算法相较于现有最先进的方法，成功率提升了6%，使Llama-3.1-8B等小型开源模型能够达到甚至超越GPT-4O等大型专有模型的性能水平。本文将深入分析SWEET-RL如何改进AI代理在复杂协作任务中的训练方法。
LLM代理与多轮交互机制
LLM代理是经过特定任务微调的大型语言模型，能够作为决策实体与环境或人类进行交互以完成预定目标。多轮交互过程本质上是一系列连续的信息交换，类似于结构化对话，每个交互步骤都朝着最终解决方案递进。这种交互模式可类比于协作规划过程：例如在共同规划旅行时，一方提出目的地建议，另一方提出问题或顾虑，然后初始建议被逐步完善直至形成完整计划。在此类情境中，代理需要学习如何有效贡献，而反馈往往仅在整个交互序列结束时才能获得，这显著增加了训练的复杂性。
强化学习在此情境中发挥关键作用，它使代理能够通过试错方法进行学习，以最大化累积奖励。然而，多轮交互环境中的传统强化学习面临信用分配问题——即难以准确判定长期序列中哪些特定行动导致了最终的成功或失败。对于已经通过大规模文本数据预训练的LLM而言，这一挑战尤为明显，因为它们需要在保持通用泛化能力的同时适应特定任务的要求。
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