生成代码世界模型：结合大型语言模型和蒙特卡罗树搜索生成代码世界模型：结合大型语言模型和蒙特卡罗树搜索
引言 在人工智能领域，能够对世界进行建模是智能体实现目标的关键能力。当面对新的环境时，智能体必须迅速理解其机制，以便制定计划并实现目标。在这种情况下，自然语言条件可以帮助智能体将当前观察与过去的知识联系起来，从而更好地理解世界。因此，通过自然语言向智能体传递关于新任务的信息，具有特别的前景。 近年来，大型语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得了革命性的进展，并为世界建模提供了巨大的机会。然而，将LLMs与世界模型结合的最佳方式尚不明确。在这篇文章中，我们介绍了一种新的方法，即通过编写Python代码来生成RL（强化学习）世界模型。 代码世界模型（Code World Models） 什么是代码世界模型？ 代码世界模型（CWM）是由LLMs生成的一种世界模型，这些模型以Python代码的形式存在，专门用于基于模型的强化学习（RL）。与直接使用LLMs进行规划相比，调用代码具有精准、可靠、可解释和高效的优点。然而，编写合适的代码世界模型需要理解复杂的指令、生成具有非平凡逻辑的精确代码，以及通过单元测试和环境轨迹反馈自我调试长程序。 为了解决这些挑战，我们提出了GIF-MCTS（Generate, Improve and Fix with Monte Carlo Tree Search），这是一种新的代码生成策略，用于优化LLMs的代码生成能力。 代码世界模型的框架 在模型基础的强化学习问题设置中，我们将环境表示为具有状态空间、动作空间、转移函数和标量奖励函数的马尔可夫决策过程。世界模型的任务是准确表示转移函数和奖励函数。 我们假设： 代码世界模型基准（CWMB） 为了全面测试不同环境下的世界模型生成，我们定义了一个新的基准，包括18个难度不同的RL环境。每个环境都有相应的自然语言描述和精心设计的轨迹数据集。这个基准旨在通过提供的数据学习准确合成代码世界模型，并在不同复杂度的环境中评估不同的代码生成方法。 GIF-MCTS：生成、改进和修复 我们提出的GIF-MCTS方法使用蒙特卡罗树搜索（MCTS）来生成和优化代码世界模型。GIF-MCTS的主要流程包括选择、扩展、评估和价值回溯。 动作类型 GIF-MCTS方法包括三种主要动作类型： 实验 基准 我们在三个基准上评估了GIF-MCTS的性能：新的CWMB、流行且具有挑战性的编码基准APPS，以及语言条件网格世界RTFM。GIF-MCTS在所有三个基准上都超过了现有方法，包括APPS的“Competition”部分，CWMB的更难连续环境以及RTFM。 实验结果 [...]