從視覺語言模型回饋中學習真實世界離線強化學習

核心概念

本研究提出了一種名為「離線強化學習視覺語言模型回饋」（Offline RL-VLM-F）的新系統，該系統可以利用視覺語言模型的偏好回饋，從未標記的、次優的離線數據集中自動生成獎勵標籤，並學習有效的機器人控制策略。

摘要

研究論文摘要

文獻資訊: Venkataraman, S., Wang, Y., Wang, Z., Erickson, Z., & Held, D. (2024). Real-World Offline Reinforcement Learning from Vision Language Model Feedback. arXiv:2411.05273.

研究目標: 本研究旨在開發一種新系統，利用視覺語言模型的回饋，從未標記的、次優的離線數據集中自動生成獎勵標籤，並學習有效的機器人控制策略。

方法: 研究人員基於先前的工作 RL-VLM-F，提出了一個名為「離線強化學習視覺語言模型回饋」（Offline RL-VLM-F）的系統。該系統首先從離線數據集中隨機抽取圖像觀測對，並將其與任務目標的文字描述一起輸入視覺語言模型（VLM）。VLM 會根據提供的任務描述和圖像觀測結果評估圖像對，並提供偏好標籤。然後，系統使用偏好標籤，根據 Bradley-Terry 模型學習獎勵模型。學習到的獎勵模型用於標記整個離線數據集。最後，系統使用標記好的數據集，通過隱式 Q 學習（IQL）學習控制策略。

主要發現:

• Offline RL-VLM-F 在模擬和真實世界的機器人輔助穿衣任務中均表現出色。
• 在模擬實驗中，Offline RL-VLM-F 在各種任務中（包括經典控制、剛性、鉸接和可變形物體操作）的表現優於行為克隆和逆向強化學習等基準方法。
• 在真實世界的機器人輔助穿衣任務中，Offline RL-VLM-F 成功地從次優的真實世界數據集中學習了有效的穿衣策略，表現優於基準方法。

主要結論: Offline RL-VLM-F 為從未標記的、次優的離線數據集中學習機器人控制策略提供了一種有效且通用的方法。

意義: 這項研究對於將離線強化學習應用於真實世界機器人任務具有重要意義，因為在真實世界中，收集標記數據通常既耗時又昂貴。

局限性和未來研究方向: 未來的工作可以探索使用更先進的視覺語言模型和離線強化學習算法來進一步提高系統的性能。此外，還可以研究如何將該系統應用於更廣泛的機器人任務。

統計資料

該研究使用了包含 485 個軌跡（對應於 26158 個轉變）的真實世界離線數據集，這些數據集是從先前的人體研究中收集的。
研究人員隨機抽取了 4000 對圖像來查詢 VLM 的偏好標籤。
在真實世界的機器人輔助穿衣任務中，Offline RL-VLM-F 在 ViperX 300 S 機械臂上實現了 0.83 的平均穿衣率，而 DP3 僅實現了 0.32 的平均穿衣率。

引述

從以下內容提煉的關鍵洞見

Real-World Offline Reinforcement Learning from Vision Language Model Feedback

by Sreyas Venka... 於 arxiv.org 11-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.05273.pdf

深入探究

未來如何將 Offline RL-VLM-F 應用於需要多個機器人協作完成的更複雜的任務？

將 Offline RL-VLM-F 應用於多機器人協作任務是一個值得探討的研究方向，未來可以從以下幾個方面著手：

多機器人獎勵函數設計: 現有的 RL-VLM-F 主要針對單一機器人設計，需要探索如何基於視覺語言模型的回饋，設計適用於多機器人場景的獎勵函數。例如，可以考慮將多個機器人的行為視為一個整體，通過分析場景圖像來判斷整體任務完成情況，並據此給予每個機器人相應的獎勵。
處理部分可觀測性: 在多機器人系統中，每個機器人只能觀測到環境的一部分信息，這就需要設計能夠處理部分可觀測性的強化學習算法。可以考慮結合分散式強化學習或基於圖神經網絡的方法，讓每個機器人學習基於自身觀測和鄰居信息做出決策。
大規模離線數據集構建: 多機器人協作任務的訓練需要大量的數據，可以考慮利用仿真環境生成大量的多樣化的數據，並結合真實世界數據進行訓練，以提高模型的泛化能力。
高效的策略學習算法: 多機器人系統的狀態和動作空間都很大，需要探索高效的離線強化學習算法，例如，可以考慮使用分層強化學習或基於模型的強化學習方法來降低學習的難度。

總之，將 Offline RL-VLM-F 應用於多機器人協作任務需要克服許多挑戰，但也充滿了機遇。相信隨著研究的深入，這一方向將取得更多突破，並推動機器人技術在更廣泛的領域得到應用。

如果訓練數據集中的次優軌跡比例很高，Offline RL-VLM-F 的性能會受到什麼影響？

如果訓練數據集中次優軌跡比例很高，Offline RL-VLM-F 的性能會受到一定影響，主要體現在以下幾個方面：

獎勵函數學習偏差: Offline RL-VLM-F 的核心是利用視覺語言模型從數據集中學習獎勵函數。如果數據集中充斥著次優軌跡，學習到的獎勵函數可能會偏離真實的任務目標，導致最終學習到的策略也無法達到最優。
策略學習效率降低: 離線強化學習算法通常需要從數據集中學習價值函數或策略，而次優軌跡會引入噪聲，影響學習效率。尤其對於 IQL 這類基於 expectile regression 的算法，對數據中的 outliers 更為敏感，學習過程可能會變得不穩定。
泛化能力下降: 如果訓練數據集中缺乏足夠多樣化且成功的軌跡，學習到的策略可能會過擬合到這些次優行為模式上，導致在面對新的環境或任務時泛化能力下降。

為了減輕次優軌跡對 Offline RL-VLM-F 性能的影響，可以考慮以下幾種方法：

數據集篩選: 在訓練前對數據集進行篩選，去除明顯不合理的軌跡。例如，可以根據任務先驗知識設定一些簡單的規則，过滤掉明显违反物理规律或任务逻辑的轨跡。
獎勵函數修正: 可以结合其他信息对学习到的奖励函数进行修正，例如，可以利用少量的人工标注数据对奖励函数进行微调，使其更接近真实的任务目标。
改进算法: 可以探索更鲁棒的离线强化学习算法，例如，可以考虑使用基于约束的强化学习方法，限制策略的学习范围，避免受到次优轨迹的过度影响。

總之，訓練數據集的質量對 Offline RL-VLM-F 的性能至關重要。在實際應用中，需要根據具體任務和數據集特點，采取相应的措施来提高算法的鲁棒性和性能。

Offline RL-VLM-F 的成功是否意味著未來人類在機器人學習中的角色將發生根本性變化？

Offline RL-VLM-F 的成功展現了視覺語言模型在機器人學習領域的巨大潜力，但並不足以說明人類在機器人學習中的角色將發生根本性變化。原因如下：

人類仍然是任務目標的制定者: Offline RL-VLM-F 需要人類提供文本描述來定義任務目標，這意味著人類仍然主導著機器人的學習方向。視覺語言模型只是幫助機器人更好地理解和完成人類設定的目標。
人類經驗和知識仍然不可或缺: 雖然 Offline RL-VLM-F 可以從數據中自動學習獎勵函數，但數據集的構建、算法的選擇和參數的調整仍然需要人類的經驗和知識。在處理複雜的真實世界任務時，人類的專業知識和判斷力仍然是不可替代的。
機器人學習需要人類的持續監督和評估: 即使機器人可以自主學習，但仍然需要人類的持續監督和評估，以確保機器人的行為符合預期，並且不會產生負面影響。

未來，人類在機器人學習中的角色可能會發生一些變化，例如：

從繁瑣的標注工作中解放出來: 視覺語言模型可以幫助自動生成獎勵函數，減少對人工標注數據的依賴，讓人類可以從繁瑣的標注工作中解放出來，從事更具創造性的工作。
更專注於高層次的任務設計和決策: 隨著機器人自主學習能力的提升，人類可以將更多精力投入到高層次的任務設計和決策中，例如，制定機器人的長期目標、規劃機器人的行動路線等。
與機器人建立更緊密的合作關係: 未來，人類和機器人將會建立更緊密的合作關係，共同完成複雜的任務。人類將會扮演監督者、指導者和合作者的角色，與機器人一起創造更大的價值。

總之，Offline RL-VLM-F 的出現並不會取代人類在機器人學習中的角色，而是會推動人類與機器人之間的合作關係向更高層次發展。未來，人類將會繼續在機器人學習中扮演重要角色，引導機器人更好地服務於人類社會。