摘要

本文介绍了一种名为E2CFD的新型成本函数设计框架，旨在通过大型语言模型（LLM）实现安全和高效的强化学习。现有的安全强化学习算法主要针对特定类型的安全需求场景设计，缺乏通用性，且其优化目标与任务需求不一致。E2CFD框架利用LLM理解多种安全场景并生成相应的成本函数，结合快速性能评估（FPE）方法，实现成本函数的快速迭代更新。实验证明，使用该框架训练的策略性能优于传统的安全强化学习算法和精心设计的成本函数训练的策略。

原理

E2CFD框架的核心在于利用LLM的任务理解和代码生成能力，将解决不同安全需求的问题转化为设计不同的成本函数。框架通过LLM生成初始成本函数，并通过错误代码过滤（ECF）模块确保代码的正确性和符合任务要求。随后，通过快速性能评估（FPE）模块对生成的成本函数进行评估和迭代优化，最终得到适合特定任务的成本函数。这一过程不仅提高了算法的通用性和效率，还解决了传统强化学习算法中优化目标与任务目标不一致的问题。

流程

E2CFD框架的工作流程分为初始化阶段和进化阶段。在初始化阶段，首先通过LLM或手动设计生成基础成本函数，然后通过ECF模块过滤掉不符合要求的代码。在进化阶段，使用FPE模块对生成的成本函数进行快速评估，并根据评估结果迭代更新成本函数。具体示例中，框架在导航任务中生成并优化成本函数，以确保机器人避免危险区域并高效到达目标位置。

应用

E2CFD框架的应用前景广泛，尤其在需要复杂安全约束的领域，如自动驾驶、推荐系统、资源分配等。该框架不仅提高了强化学习算法的安全性和效率，还降低了手动设计成本函数的成本和难度，有望推动安全强化学习在更多实际场景中的应用。