Mehrsprachiges bestärkendes Lernen
Mehrsprachiges bestärkendes Lernen (Multilingual Reinforcement Learning, MRL) wendet das Paradigma des bestärkenden Lernens – ein Agent lernt durch Interaktion und Belohnung – auf Umgebungen an, die mehrere Sprachen involvieren. Der Agent muss mehrsprachige Beobachtungen interpretieren, sprachübergreifende Anweisungen befolgen oder in einer Sprache trainierte Politiken auf neue Zielsprachen verallgemeinern, was es für sprachübergreifende Dialoge, mehrsprachige Spielagenten und sprachgebundene sequentielle Entscheidungsprobleme anwendbar macht.
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Quellen
- Sutton, R. S., & Barto, A. G. (1998). Reinforcement Learning: An Introduction. MIT Press. ISBN: 978-0262193986
- Reinforcement learning. Wikipedia. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Multilingual Reinforcement Learning (Cross-Lingual RL for NLP and Language Grounding). ScholarGate. https://scholargate.app/de/deep-learning/multilingual-reinforcement-learning
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