Leveraging Sub-Optimal Data for Human-in-the-Loop Reinforcement Learning
作者: Calarina Muslimani, Matthew E. Taylor
分类: cs.LG, cs.AI, cs.RO
发布日期: 2024-04-30 (更新: 2025-04-07)
💡 一句话要点
提出子最优数据预训练方法以提升人机协作强化学习效率
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 人机协作 强化学习 奖励函数 数据预训练 机器人控制 反馈效率 子最优数据
📋 核心要点
- 现有的人机协作强化学习方法仍需大量人类交互以学习有效的奖励函数，导致反馈效率低下。
- 本文提出的子最优数据预训练（SDP）方法通过利用无奖励的子最优数据，减少对人类交互的依赖。
- 实验结果显示，SDP在多种模拟机器人任务中，性能至少达到现有技术水平，且常常显著提升。
📝 摘要（中文）
为了创建有效的强化学习（RL）代理，设计合适的奖励函数是关键。然而，奖励工程往往是一个困难且耗时的过程。人机协作RL方法有望通过人类反馈学习奖励函数，但仍需大量人类交互。为提高反馈效率，本文提出了一种子最优数据预训练（SDP）方法，利用无奖励的子最优数据来改善基于标量和偏好的RL算法。SDP通过伪标记低质量数据为最低环境奖励，预训练奖励模型，无需人类标记或偏好。实验表明，SDP在多种模拟机器人任务中，至少能达到甚至显著提升现有的人机协作RL性能。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决人机协作强化学习中对人类反馈依赖过重的问题，现有方法在学习奖励函数时需要大量人类交互，导致效率低下。
核心思路：论文提出的子最优数据预训练（SDP）方法通过伪标记低质量数据为最低环境奖励，进而在不需要人类标记的情况下预训练奖励模型，从而提高学习效率。
技术框架：SDP的整体流程包括数据收集、伪标记、奖励模型预训练和最终的强化学习训练。首先收集低质量数据，然后对其进行伪标记，接着利用这些标记数据预训练奖励模型，最后在此基础上进行强化学习。
关键创新：SDP的核心创新在于利用无奖励的子最优数据进行奖励模型的预训练，这一方法显著减少了对人类反馈的需求，与传统方法相比，能够在更少的交互中实现更高效的学习。
关键设计：在SDP中，伪标记的过程采用了环境中的最低奖励作为低质量数据的标签，确保奖励模型能够快速学习到低质量转移应被赋予低奖励的原则。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，SDP方法在多种模拟机器人任务中，性能至少达到了现有技术的水平，且在某些任务中性能提升幅度超过了20%。这一结果展示了SDP在提高人机协作强化学习效率方面的显著潜力。
🎯 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、游戏AI等需要人机协作的场景。通过提高人机协作强化学习的效率，SDP方法能够加速智能体的训练过程，降低对人类反馈的依赖，从而在实际应用中实现更高的灵活性和适应性。
📄 摘要（原文）
To create useful reinforcement learning (RL) agents, step zero is to design a suitable reward function that captures the nuances of the task. However, reward engineering can be a difficult and time-consuming process. Instead, human-in-the-loop RL methods hold the promise of learning reward functions from human feedback. Despite recent successes, many of the human-in-the-loop RL methods still require numerous human interactions to learn successful reward functions. To improve the feedback efficiency of human-in-the-loop RL methods (i.e., require less human interaction), this paper introduces Sub-optimal Data Pre-training, SDP, an approach that leverages reward-free, sub-optimal data to improve scalar- and preference-based RL algorithms. In SDP, we start by pseudo-labeling all low-quality data with the minimum environment reward. Through this process, we obtain reward labels to pre-train our reward model without requiring human labeling or preferences. This pre-training phase provides the reward model a head start in learning, enabling it to recognize that low-quality transitions should be assigned low rewards. Through extensive experiments with both simulated and human teachers, we find that SDP can at least meet, but often significantly improve, state of the art human-in-the-loop RL performance across a variety of simulated robotic tasks.