基于生成模型的强化学习与紧凑支持集

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使用强化学习作为对基础模型的控制的框架，通过生成小而专注的合成支持集来增强神经网络模型在真实数据分类任务上的性能，而无需额外的标记或数据成本。

该文章介绍了一个框架，通过基础模型作为教师，指导强化学习代理获取语义有意义的行为。代理从语言模型中接收任务指令，并通过视觉-语言模型提供奖励反馈来学习多任务的语言条件化策略。该方法在挑战性的开放式环境中学习语义有意义的技能，并解决了无监督技能发现方法的困难。同时，文章还讨论了使用现成基础模型作为教师所面临的挑战，并介绍了解决这些挑战的努力。