Hindsight PRIORs for Reward Learning from Human Preferences

📄 arXiv: 2404.08828v1 📥 PDF

作者: Mudit Verma, Katherine Metcalf

分类: cs.LG, cs.AI, cs.HC

发布日期: 2024-04-12

备注: International Conference on Learning Representations, 2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Hindsight PRIOR以解决奖励学习中的信用分配问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 基于偏好的强化学习 信用分配 奖励学习 世界模型 状态重要性评估 机器人控制 自动驾驶

📋 核心要点

  1. 现有的基于偏好的强化学习方法未能有效解决信用分配问题，导致奖励函数的质量不高。
  2. 本文提出的Hindsight PRIOR策略通过世界模型来评估状态的重要性，从而改进奖励学习过程。
  3. 实验结果表明，Hindsight PRIOR在MetaWorld和DMC任务中显著提高了奖励恢复率，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

基于偏好的强化学习(PbRL)通过学习偏好反馈来消除手动指定奖励函数的需求。然而，现有PbRL方法未能有效解决信用分配问题，导致数据密集型方法和次优奖励函数的产生。本文提出了一种信用分配策略Hindsight PRIOR，该策略利用世界模型近似轨迹中的状态重要性，并通过辅助的预测回报重分配目标引导奖励与状态重要性成比例。将状态重要性纳入奖励学习显著提高了策略学习的速度、整体策略性能和奖励恢复能力。在MetaWorld和DMC任务中，Hindsight PRIOR平均显著提高了奖励恢复率，分别为20%和15%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决基于偏好的强化学习中的信用分配问题。现有方法在确定行为中哪些部分对偏好贡献最大时存在困难，导致需要大量数据且奖励函数效果不佳。

核心思路：Hindsight PRIOR通过构建世界模型来近似轨迹中各状态的重要性，并通过辅助目标将奖励与状态重要性相结合，从而改善奖励学习的效率和效果。

技术框架：该方法的整体架构包括三个主要模块：世界模型构建、状态重要性评估和奖励重分配。首先，构建世界模型以模拟环境动态；其次，评估轨迹中每个状态的重要性；最后，根据状态重要性调整奖励分配。

关键创新：Hindsight PRIOR的核心创新在于引入了状态重要性评估机制，使得奖励学习能够更精准地反映状态对偏好决策的贡献。这一方法与传统PbRL方法相比，显著提高了奖励函数的质量。

关键设计：在实现中，使用了特定的损失函数来优化状态重要性评估，并设计了适应性调整的网络结构，以便在不同任务中灵活应用。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，Hindsight PRIOR在MetaWorld和DMC任务中，平均分别提高了20%和15%的奖励恢复率，且统计显著性(p<0.05)表明该方法的有效性。实验还表明，即使是简单的信用分配策略也能显著改善奖励学习效果。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人控制、自动驾驶和游戏AI等。通过改进奖励学习过程，Hindsight PRIOR能够提升智能体在复杂环境中的决策能力，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Preference based Reinforcement Learning (PbRL) removes the need to hand specify a reward function by learning a reward from preference feedback over policy behaviors. Current approaches to PbRL do not address the credit assignment problem inherent in determining which parts of a behavior most contributed to a preference, which result in data intensive approaches and subpar reward functions. We address such limitations by introducing a credit assignment strategy (Hindsight PRIOR) that uses a world model to approximate state importance within a trajectory and then guides rewards to be proportional to state importance through an auxiliary predicted return redistribution objective. Incorporating state importance into reward learning improves the speed of policy learning, overall policy performance, and reward recovery on both locomotion and manipulation tasks. For example, Hindsight PRIOR recovers on average significantly (p<0.05) more reward on MetaWorld (20%) and DMC (15%). The performance gains and our ablations demonstrate the benefits even a simple credit assignment strategy can have on reward learning and that state importance in forward dynamics prediction is a strong proxy for a state's contribution to a preference decision. Code repository can be found at https://github.com/apple/ml-rlhf-hindsight-prior.