Zero-shot Imitation Policy via Search in Demonstration Dataset
作者: Federco Malato, Florian Leopold, Andrew Melnik, Ville Hautamaki
分类: cs.AI
发布日期: 2024-01-29
DOI: 10.1109/ICASSP48485.2024.10447339
💡 一句话要点
提出基于搜索的零-shot模仿策略以解决训练成本高的问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 行为克隆 模仿学习 动态搜索 潜在空间 Minecraft 预训练模型
📋 核心要点
- 现有的行为克隆方法在训练过程中计算成本高，且在策略适应性方面存在挑战。
- 本文提出通过预训练模型的潜在空间索引演示数据集，快速访问相似经验并复制行为。
- 实验结果显示，基于搜索的方法在准确性和感知评估上明显优于现有的模仿学习模型。
📝 摘要（中文）
行为克隆利用演示数据集学习策略。为克服计算成本高和策略适应性问题，本文提出利用预训练基础模型的潜在空间对演示数据集进行索引，快速访问相似的相关经验，并从这些情境中复制行为。代理可以在选定的相似情境中执行动作，直到代理当前情境的表示与所选经验在潜在空间中发生偏离。我们将控制问题表述为在专家演示数据集上的动态搜索问题，并在BASALT MineRL数据集上进行测试。与最先进的基于模仿学习的Minecraft代理进行比较，结果表明我们的方法在准确性和感知评估上明显优于学习基础模型。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有行为克隆方法在训练过程中计算成本高和策略适应性不足的问题。现有方法通常需要大量的计算资源进行训练，且在新环境中的适应性较差。
核心思路：论文的核心思路是利用预训练基础模型的潜在空间来索引演示数据集，从而快速访问与当前情境相似的经验，并从中复制行为。这种方法避免了传统训练过程中的高计算成本。
技术框架：整体架构包括三个主要模块：首先，利用预训练模型生成潜在表示；其次，基于潜在空间进行动态搜索以找到相似的演示；最后，代理根据找到的演示执行动作，直到当前情境与选定经验的表示发生偏离。
关键创新：最重要的技术创新在于将控制问题转化为在专家演示数据集上的动态搜索问题，这一方法与传统的模仿学习方法本质上不同，后者依赖于大量的训练数据和计算资源。
关键设计：在设计中，采用了预训练的Video Pre-Training模型来生成潜在表示，确保了高效的相似性搜索。此外，损失函数的设计考虑了当前情境与选定经验之间的表示差异，以优化代理的行为复制。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，基于搜索的方法在准确性和感知评估上明显优于最先进的模仿学习模型，具体表现为在多个场景中实现了更高的成功率和更自然的行为表现。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人控制、游戏AI和人机交互等。通过快速适应新环境的能力，代理可以在复杂的动态场景中表现出更自然的人类行为，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Behavioral cloning uses a dataset of demonstrations to learn a policy. To overcome computationally expensive training procedures and address the policy adaptation problem, we propose to use latent spaces of pre-trained foundation models to index a demonstration dataset, instantly access similar relevant experiences, and copy behavior from these situations. Actions from a selected similar situation can be performed by the agent until representations of the agent's current situation and the selected experience diverge in the latent space. Thus, we formulate our control problem as a dynamic search problem over a dataset of experts' demonstrations. We test our approach on BASALT MineRL-dataset in the latent representation of a Video Pre-Training model. We compare our model to state-of-the-art, Imitation Learning-based Minecraft agents. Our approach can effectively recover meaningful demonstrations and show human-like behavior of an agent in the Minecraft environment in a wide variety of scenarios. Experimental results reveal that performance of our search-based approach clearly wins in terms of accuracy and perceptual evaluation over learning-based models.