自我監督式技能抽象用於學習連續控制

Kernekoncepter

本文提出了一種名為Quantized Skill Transformer (QueST)的新架構,能夠從大型多任務演示數據中學習通用的低階技能表示,並有效地應用於新任務中。

Resumé

本文提出了Quantized Skill Transformer (QueST),一種用於學習可轉移的低階技能表示的新架構。QueST由兩個主要部分組成:

1. 自我監督式技能抽象:

   • QueST使用一種獨特的編碼器-解碼器架構,將連續動作序列映射到一個離散的潛在技能空間。
   • 編碼器使用因果卷積和掩碼自注意力層,以捕捉動作序列中的因果關係,從而學習到語義有意義的技能表示。
   • 解碼器採用交叉注意力機制,能夠有效地重建原始動作序列。

2. 基於技能的決策:

   • QueST學習一個自回歸的技能先驗模型,能夠根據觀察和任務描述來預測技能序列。
   • 在推理時,QueST使用技能先驗模型和解碼器來採樣和生成動作序列。

實驗結果表明,QueST在多任務和少樣本遷移學習基準測試中均優於最先進的基線方法,分別提高了8%和14%的平均成功率。此外,QueST的技能表示也展示了良好的語義結構和可轉移性。

Statistik

在LIBERO-90基準測試中,QueST的平均成功率為88.6%,比下一個最佳基線高8%。
在LIBERO-LONG基準測試的5樣本遷移學習中,QueST的平均成功率為68.8%,比下一個最佳基線高14%。
在MetaWorld ML45基準測試的多任務學習中,QueST的平均成功率為91.7%,與基線方法相當。

Citater

"本文提出了一種名為Quantized Skill Transformer (QueST)的新架構,能夠從大型多任務演示數據中學習通用的低階技能表示,並有效地應用於新任務中。"
"實驗結果表明,QueST在多任務和少樣本遷移學習基準測試中均優於最先進的基線方法,分別提高了8%和14%的平均成功率。"

Vigtigste indsigter udtrukket fra

QueST: Self-Supervised Skill Abstractions for Learning Continuous Control

by Atharva Mete... kl. arxiv.org 09-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2407.15840.pdf

Dybere Forespørgsler

如何進一步擴展QueST的技能表示,以涵蓋更廣泛的動作類型和任務?

要進一步擴展QueST的技能表示，以涵蓋更廣泛的動作類型和任務，可以考慮以下幾個方向：

擴大數據集的多樣性：通過收集來自不同環境和任務的數據，特別是那些具有挑戰性的和不常見的任務，可以幫助QueST學習到更豐富的技能表示。這可以包括不同的物體、操作方式和環境條件，從而增強模型的泛化能力。

增強技能代碼本的結構：目前的QueST使用的是有限的離散代碼本。可以考慮引入更高維度的代碼本，或使用層次化的代碼本結構，這樣可以更好地捕捉動作的變化和複雜性，從而表示更多樣化的技能。

引入多模態學習：結合視覺、觸覺和其他感知數據，讓QueST能夠學習到更全面的技能表示。例如，通過將視覺信息與動作序列結合，模型可以更好地理解在不同情境下的動作意圖。

自我監督學習：利用自我監督學習的方法，讓模型在無需標註數據的情況下，自行探索和學習新的技能。這可以通過生成對抗網絡（GAN）或變分自編碼器（VAE）等技術來實現。

跨任務學習：設計一個框架，使QueST能夠在學習一個任務的同時，利用其他任務的知識。這可以通過共享參數或使用元學習技術來實現，從而提高模型在新任務上的學習效率。

除了因果關係,QueST是否還可以利用其他形式的歸納偏差(如幾何不變性和動態一致性)來增強技能抽象的能力?

是的，QueST可以利用其他形式的歸納偏差來增強技能抽象的能力，具體包括：

幾何不變性：在機器人學習中，幾何不變性可以幫助模型理解物體的形狀和相對位置，而不僅僅依賴於具體的視覺輸入。通過引入幾何不變性的概念，QueST可以學習到在不同視角和環境下仍然有效的技能表示，這對於處理複雜的操作任務尤為重要。

動態一致性：動態一致性指的是在時間序列中保持動作的連貫性和一致性。QueST可以通過設計模型架構，使其在生成動作序列時考慮到前後動作之間的關係，從而提高生成動作的自然性和有效性。這可以通過引入時間序列建模技術，如長短期記憶（LSTM）或門控循環單元（GRU）來實現。

結構化表示學習：通過引入結構化的表示學習方法，QueST可以學習到更高層次的技能抽象，這些抽象不僅僅是動作的序列，而是動作之間的關係和模式。這可以幫助模型在面對新任務時，快速適應並生成有效的行動計劃。

多任務學習：通過在多個相關任務上進行訓練，QueST可以學習到共享的技能表示，這些表示能夠在不同任務之間進行轉移。這種方法可以增強模型的泛化能力，使其在面對新任務時能夠更快地適應。

將QueST與大型多模態語言模型相結合,是否能夠進一步提升在新任務上的泛化能力?

將QueST與大型多模態語言模型相結合，確實能夠進一步提升在新任務上的泛化能力，具體表現在以下幾個方面：

語言理解與動作生成的結合：大型多模態語言模型能夠理解自然語言指令，並將其轉化為相應的動作序列。通過將QueST與這些模型結合，機器人可以更好地理解人類的意圖，從而生成更符合期望的行動計劃。

跨模態知識轉移：大型多模態模型通常在多種數據源上進行訓練，這使得它們能夠學習到豐富的知識表示。將這些知識應用於QueST，可以幫助模型在面對新任務時，利用已有的知識進行快速適應和學習。

增強的上下文感知能力：結合語言模型後，QueST可以在生成動作時考慮到更豐富的上下文信息，包括任務描述、環境狀態等。這種上下文感知能力可以幫助模型在複雜的環境中做出更合理的決策。

自我調整與學習：大型多模態模型通常具備自我調整的能力，能夠根據反饋進行學習。將這一特性引入QueST，可以使模型在實際操作中不斷改進其技能表示，從而提高在新任務上的表現。

強化學習的應用：結合大型多模態語言模型的QueST可以利用強化學習技術，通過與環境的互動來進一步優化其行為策略，這樣可以在新任務中實現更高的成功率和效率。

總之，通過將QueST與大型多模態語言模型相結合，可以顯著提升其在新任務上的泛化能力，從而推動機器人學習的進一步發展。