LanGWM: Language Grounded World Model
作者: Rudra P. K. Poudel, Harit Pandya, Chao Zhang, Roberto Cipolla
分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL, cs.CV, cs.RO
发布日期: 2023-11-29
💡 一句话要点
提出语言引导的世界模型以解决强化学习的泛化问题
🎯 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: 强化学习 视觉特征学习 语言引导 模型泛化 人机交互 机器人导航
📋 核心要点
- 现有的强化学习模型在视觉控制任务中面临分布外泛化的挑战，导致其在复杂环境中的表现不佳。
- 论文提出通过语言引导的视觉特征学习来改善状态抽象技术，从而增强模型的动作选择能力。
- 实验结果表明，LanGWM模型在iGibson点导航任务中达到了最先进的性能，显著提升了模型的泛化能力。
📝 摘要（中文）
近年来，深度强化学习在复杂任务中的潜力得到了展示。然而，在视觉控制任务中，现有的强化学习模型在分布外泛化方面表现不佳。相对而言，使用语言表达更高层次的概念和全局上下文较为简单。基于大型语言模型的成功，我们的主要目标是通过利用语言来改善强化学习中的状态抽象技术，以实现更稳健的动作选择。我们专注于学习语言引导的视觉特征，以增强基于模型的强化学习中的世界模型学习。通过遮蔽图像观察中的一些对象的边界框，并提供文本提示作为描述，我们预测被遮蔽对象及其周围区域的像素重建。我们的LanGWM模型在iGibson点导航任务的100K交互步骤基准测试中实现了最先进的性能，且该技术有潜力改善人机交互模型。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决现有强化学习模型在视觉控制任务中分布外泛化能力不足的问题。现有方法在复杂环境中难以有效学习和适应，限制了其应用范围。
核心思路：我们提出通过语言引导的视觉特征学习来改善状态抽象技术，利用语言描述来增强模型对环境的理解和动作选择的稳健性。这样的设计使得模型能够更好地捕捉高层次的概念和上下文信息。
技术框架：整体架构包括图像观察的输入处理、语言描述的集成、以及基于遮蔽对象的像素重建模块。具体流程为：首先对图像中的对象进行遮蔽，然后提供相应的文本描述，最后通过重建任务来学习语言引导的视觉特征。
关键创新：本研究的主要创新在于将语言引导的视觉表示学习与强化学习相结合，显著提升了模型在复杂任务中的泛化能力。这一方法与传统的视觉特征学习方法相比，能够更好地利用语言信息。
关键设计：在模型设计中，采用了类似于变换器的遮蔽自编码器方法，设置了适当的损失函数以优化重建效果，并在网络结构中引入了语言特征的融合模块，以增强模型的学习能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在iGibson点导航任务的100K交互步骤基准测试中，LanGWM模型实现了最先进的性能，显著提升了分布外测试的泛化能力。与现有基线相比，模型的表现有显著提升，验证了语言引导视觉特征学习的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用场景包括人机交互、机器人导航和自动驾驶等领域。通过引入语言引导的视觉特征，模型能够更好地理解和适应复杂环境，提高决策的准确性和可靠性。未来，该技术有望在智能助手和自主系统中发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Recent advances in deep reinforcement learning have showcased its potential in tackling complex tasks. However, experiments on visual control tasks have revealed that state-of-the-art reinforcement learning models struggle with out-of-distribution generalization. Conversely, expressing higher-level concepts and global contexts is relatively easy using language. Building upon recent success of the large language models, our main objective is to improve the state abstraction technique in reinforcement learning by leveraging language for robust action selection. Specifically, we focus on learning language-grounded visual features to enhance the world model learning, a model-based reinforcement learning technique. To enforce our hypothesis explicitly, we mask out the bounding boxes of a few objects in the image observation and provide the text prompt as descriptions for these masked objects. Subsequently, we predict the masked objects along with the surrounding regions as pixel reconstruction, similar to the transformer-based masked autoencoder approach. Our proposed LanGWM: Language Grounded World Model achieves state-of-the-art performance in out-of-distribution test at the 100K interaction steps benchmarks of iGibson point navigation tasks. Furthermore, our proposed technique of explicit language-grounded visual representation learning has the potential to improve models for human-robot interaction because our extracted visual features are language grounded.