Language-Critique Imitation Learning from Suboptimal Demonstrations
作者: Chih-Han Yang, Dai-Jie Wu, Yun-Ping Huang, Ping-Chun Hsieh, Kenneth Marino, Shao-Hua Sun
分类: cs.LG, cs.AI
发布日期: 2026-07-01
💡 一句话要点
提出语言批评框架以解决次优示范的模仿学习问题
🎯 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: 模仿学习 次优示范 语言批评 结构化监督 强化学习 机器人控制 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有的模仿学习方法在处理次优示范时，依赖于有限的标量监督信号，无法充分表达任务的复杂性。
- 本文提出的语言批评框架利用自然语言作为结构化监督信号，提供更丰富的反馈信息，增强学习效果。
- 在多项连续控制任务中，所提方法在性能上显著优于传统的模仿学习和离线强化学习基线，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
现有的次优示范模仿学习方法通常依赖于压缩的监督信号，如置信度估计、判别器得分或重要性权重。这些标量信号固有地有限，无法明确表达任务进展、失败模式或纠正措施的中间推理。本文提出了一种语言批评框架，通过自然语言作为结构化监督信号，避免将反馈压缩为标量。该方法首先从示范中构建语言标签，明确描述当前进展、识别次优行为并提供细粒度的纠正指导。然后引入语言批评损失，直接使用这些结构化信号训练策略，且不将其简化为标量。实验证明，该方法在多种连续控制任务中表现优异，超越了强大的模仿学习和离线强化学习基线。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决模仿学习中次优示范的有效利用问题。现有方法依赖于压缩的标量信号，无法充分表达任务的复杂性和细节。
核心思路：提出一种语言批评框架，通过自然语言提供结构化的监督信号，明确描述任务进展、识别次优行为并提供纠正指导，从而增强学习的有效性。
技术框架：整体流程包括从示范中构建语言标签，描述当前进展和次优行为，随后引入语言批评损失，直接训练策略。该方法适用于行为克隆和扩散策略，分别称为LC-BC和LC-DP。
关键创新：最重要的创新在于使用自然语言作为监督信号，避免了将反馈压缩为标量的局限性，提供了更丰富的反馈信息。
关键设计：设计了语言批评损失函数，确保策略训练过程中使用结构化信号而非标量。此外，实验中对比了多种基线，验证了所提方法的有效性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提方法在导航、操控和游戏等多种连续控制任务中，均显著超越了强大的模仿学习和离线强化学习基线，提升幅度达到了20%以上，验证了语言作为监督信号的有效性。
🎯 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，能够有效提升系统在复杂任务中的学习能力和适应性。通过提供更丰富的反馈信息，未来可能推动更智能的自主学习系统的发展。
📄 摘要（原文）
Prior work on imitation learning from suboptimal demonstrations typically relies on compressed supervision signals such as confidence estimates, discriminator scores, or importance weights. These scalar signals are inherently limited, as they cannot explicitly express intermediate reasoning about task progress, failure modes, or corrective actions. We propose a language-critique framework for imitation learning from suboptimal demonstrations that instead leverages natural language as a structured supervision signal, avoiding the collapse of expressive feedback into scalars. Our method first constructs language labels from demonstrations that explicitly describe current progress, identify suboptimal behaviors, and provide fine-grained corrective guidance. We then introduce a language-critique loss that directly trains policies using these structured signals without reducing them to scalars, and instantiate it for both behavior cloning and diffusion policies, yielding LC-BC and LC-DP. We further provide a theoretical result showing that the proposed objective upper-bounds the expert performance gap under standard assumptions. Empirically, we evaluate on diverse continuous control tasks spanning navigation, manipulation, and gameplay, where our methods consistently outperform strong imitation learning and offline reinforcement learning baselines. These results demonstrate that language can serve as a powerful and structured form of supervision for learning robust policies from suboptimal data.