Transformers Learn Temporal Difference Methods for In-Context Reinforcement Learning И снова теория! и снова рл! и снова теория ин-контекст рл! на этот раз дополняющая возможности трансформера еще круче пожалуй, самый обширный и результативный пласт рл методов составляют Temporal Difference алгоритмы. обучаются они итеративно, наподобие градиентного спуска, но это не он. это полу-градиентные методы, поскольку берется не вся производная в уравнении Беллмана обучаемой функции. Авторы показывают (один из них, кстати, работал и над этой статьей), что трансформер может вопроизвести и их! при том не на одной таске, а на многих, а в последствии и обобщиться на те, которые не видел И он не просто может, а именно и воспроизводит их во время обучения. при том могут воспроизвести не только TD, но и - residual gradient (когда берем полный градиент в уравнении Беллмана) - TD(lambda) - взвешенное среднее между обычным TD и Monte Carlo Policy Evaluation с полным вычислением ретернов - недисконтированный случай ревардов - Average Reward TD Стоит отметить, что в качестве данных они принимают не MDP, а Markov Reward Process - убирают действия из уравнений, чтобы все зависело только от состояний. облегчили себе работу, поскольку статья нацелена на моделирование трансформером value function, а не актора/control algorithm + анализ опять проведен над линейным аттеншеном. а что будет дальше - не знаем, но скорее всего будет еще жарче 😈 👀LINK