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自己洗練型大規模言語モデルによる深層強化学習向け自動報酬関数設計

（Self-Refined Large Language Model as Automated Reward Function Designer for Deep Reinforcement Learning in Robotics）

#LLM #Reinforcement Learning
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田中専務

拓海先生、最近若手から『LLMで報酬関数を自動設計するといい』と聞きまして、何だか大げさに聞こえるのですが本当でしょうか。うちの現場にも使えるものなのか、要点を教えてくださいませんか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、簡潔に言うと『大規模言語モデル（Large Language Model、LLM）を使い、報酬関数を自動で作り、自己改善させることでロボットの学習を効率化する』という研究です。まずは三点だけ押さえましょう。説明していけるんですよ。

田中専務

三点ですか。まずは現場目線で一つ目、これで手作業で苦労していた『報酬関数』設計が省けるのですか。報酬関数って要するに何を評価する基準でしたっけ。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！報酬関数とは、行動の善し悪しを点数化する仕組みで、強化学習（Reinforcement Learning、RL）における

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

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