Return-Aligned Decision Transformer
作者: Tsunehiko Tanaka, Kenshi Abe, Kaito Ariu, Tetsuro Morimura, Edgar Simo-Serra
分类: cs.LG
发布日期: 2024-02-06 (更新: 2025-06-19)
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出Return-Aligned Decision Transformer以解决目标回报对齐问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 离线强化学习 决策变换器 目标回报对齐 自注意力机制 动作生成 AI代理 视频游戏 教育工具
📋 核心要点
- 现有的Decision Transformer方法在动作生成时对目标回报的关注度不足，导致实际回报与目标回报之间存在显著差异。
- 本文提出的Return-Aligned Decision Transformer通过专注于回报特征的提取，增强了动作生成与目标回报之间的关联性。
- 实验结果显示，RADT在减少实际回报与目标回报之间的差异方面，显著优于传统的DT方法，提升了代理的表现。
📝 摘要（中文）
传统的离线强化学习方法旨在学习最大化累积回报的最优策略。然而，随着AI应用于视频游戏和教育工具等领域，调整AI代理的表现以满足人类需求变得愈发重要。Decision Transformer（DT）通过监督学习优化生成基于目标回报的动作，但由于自注意力机制对回报标记的关注度不足，导致动作生成与目标回报的关联性较弱。本文提出的Return-Aligned Decision Transformer（RADT）旨在更有效地对齐实际回报与目标回报，通过专注于回报的特征提取，使动作生成能够持续依赖于目标回报。大量实验表明，RADT显著减少了实际回报与目标回报之间的差异，相较于基于DT的方法表现更佳。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决传统Decision Transformer在动作生成中对目标回报关注不足的问题，导致实际回报与目标回报之间存在较大差异。
核心思路：RADT通过专注于回报特征的提取，使得动作生成能够更有效地依赖于目标回报，从而实现更好的对齐效果。
技术框架：RADT的整体架构包括输入处理、特征提取、动作生成和输出阶段，其中特征提取阶段特别强调对回报的关注。
关键创新：RADT的主要创新在于其对回报的专注机制，使得动作生成过程能够更直接地受目标回报的影响，这与传统DT方法的自注意力机制形成了鲜明对比。
关键设计：在网络结构上，RADT采用了改进的自注意力机制，优化了损失函数以增强对回报的关注，同时在参数设置上进行了细致调整，以提高模型的整体性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，RADT在减少实际回报与目标回报之间的差异方面表现优异，相较于传统的Decision Transformer方法，性能提升幅度达到了显著的水平，具体数据在实验部分详细列出。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括视频游戏、教育工具和其他需要根据用户需求调整AI代理表现的场景。通过更好地对齐目标回报与实际回报，RADT能够提升AI系统的用户体验和满意度，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Traditional approaches in offline reinforcement learning aim to learn the optimal policy that maximizes the cumulative reward, also known as return. It is increasingly important to adjust the performance of AI agents to meet human requirements, for example, in applications like video games and education tools. Decision Transformer (DT) optimizes a policy that generates actions conditioned on the target return through supervised learning and includes a mechanism to control the agent's performance using the target return. However, the action generation is hardly influenced by the target return because DT's self-attention allocates scarce attention scores to the return tokens. In this paper, we propose Return-Aligned Decision Transformer (RADT), designed to more effectively align the actual return with the target return. RADT leverages features extracted by paying attention solely to the return, enabling action generation to consistently depend on the target return. Extensive experiments show that RADT significantly reduces the discrepancies between the actual return and the target return compared to DT-based methods. Our code is available at https://github.com/CyberAgentAILab/radt