En el campo del aprendizaje por refuerzo, la escalabilidad de las funciones Q ha sido un desafío persistente. A pesar de los avances significativos logrados en el machine learning a través de la escalabilidad, los métodos de aprendizaje por refuerzo aún se centran en gran medida en funciones de valor pequeñas. Sin embargo, al intentar escalar estas funciones de valor, especialmente utilizando arquitecturas de transformadores, se ha observado que esto conduce a inestabilidades en el aprendizaje y un rendimiento inferior.
En una investigación reciente, se identificó un modo crítico de fallo en la escalabilidad de los transformadores aplicados a las funciones de valor en el aprendizaje por refuerzo. Este modo de fallo se caracteriza por el colapso de los puntajes de atención a medida que aumenta la capacidad del sistema. Una solución propuesta para prevenir este colapso y estabilizar el entrenamiento es controlar la entropía de los puntajes de atención, lo que permite el uso de modelos más grandes.
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En este contexto, la metodología propuesta conocida como Transformer Q-Learning (TQL) se presenta como una forma innovadora de desbloquear el potencial de escalabilidad de los transformadores en el aprendizaje de funciones de valor en el ámbito del aprendizaje por refuerzo. Esta aproximación ha demostrado mejorías de hasta un 43% en el rendimiento al escalar desde las redes más pequeñas a las más grandes, mientras que métodos previos mostraban degradación en el rendimiento.
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