Accelerating Reinforcement Learning of Robotic Manipulations via Feedback from Large Language Models

📄 arXiv: 2311.02379v1 📥 PDF

作者: Kun Chu, Xufeng Zhao, Cornelius Weber, Mengdi Li, Stefan Wermter

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2023-11-04

备注: CoRL 2023 Workshop (oral)

💡 一句话要点

提出Lafite-RL框架以提升机器人操控的强化学习效率

🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 强化学习 机器人操控 大型语言模型 反馈机制 样本效率 自然语言处理 智能代理

📋 核心要点

  1. 现有的强化学习方法在样本效率和奖励规范方面存在显著不足，限制了机器人操控的应用潜力。
  2. 本文提出Lafite-RL框架，通过利用大型语言模型的反馈，提升强化学习代理的学习效率。
  3. 实验结果显示，Lafite-RL代理在RLBench任务中的学习效率和成功率均优于传统基线，验证了方法的有效性。

📝 摘要（中文）

强化学习（RL）在机器人操控领域发挥着重要作用，但样本效率和奖励规范严重限制了其潜力。本文提出Lafite-RL（语言代理反馈交互强化学习）框架，利用大型语言模型（LLMs）提供的及时反馈，使RL代理能够更高效地学习机器人任务。实验结果表明，Lafite-RL代理在自然语言提示的指导下，学习能力显著提升，学习效率和成功率均优于基线，验证了LLM提供的奖励的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决强化学习在机器人操控中的样本效率低和奖励规范不明确的问题。现有方法依赖于人工专家指导，但获取专家反馈成本高且不易实现。

核心思路：论文提出的Lafite-RL框架利用大型语言模型（LLMs）提供的自然语言反馈，帮助强化学习代理更高效地学习任务。通过设计简单的自然语言提示，代理能够获得及时的指导和奖励。

技术框架：Lafite-RL框架包括三个主要模块：1) 强化学习代理，负责执行任务；2) 大型语言模型，提供反馈和奖励；3) 自然语言提示设计模块，确保反馈的有效性和相关性。代理通过与LLM的交互，逐步优化其策略。

关键创新：最重要的创新在于将大型语言模型的反馈引入强化学习过程中，形成了一种新的学习机制。这一机制与传统的依赖人工专家的方式本质上不同，降低了对专家的依赖。

关键设计：在设计中，使用了特定的自然语言提示来引导LLM生成反馈，确保反馈与任务相关。此外，损失函数的设计考虑了LLM反馈的有效性，以优化代理的学习过程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，Lafite-RL代理在RLBench任务中相比于基线方法，学习效率提升了显著，成功率也有明显提高，验证了LLM反馈的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能机器人、自动化生产线和人机交互系统。通过提升强化学习的效率，Lafite-RL框架能够加速机器人在复杂环境中的学习过程，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Reinforcement Learning (RL) plays an important role in the robotic manipulation domain since it allows self-learning from trial-and-error interactions with the environment. Still, sample efficiency and reward specification seriously limit its potential. One possible solution involves learning from expert guidance. However, obtaining a human expert is impractical due to the high cost of supervising an RL agent, and developing an automatic supervisor is a challenging endeavor. Large Language Models (LLMs) demonstrate remarkable abilities to provide human-like feedback on user inputs in natural language. Nevertheless, they are not designed to directly control low-level robotic motions, as their pretraining is based on vast internet data rather than specific robotics data. In this paper, we introduce the Lafite-RL (Language agent feedback interactive Reinforcement Learning) framework, which enables RL agents to learn robotic tasks efficiently by taking advantage of LLMs' timely feedback. Our experiments conducted on RLBench tasks illustrate that, with simple prompt design in natural language, the Lafite-RL agent exhibits improved learning capabilities when guided by an LLM. It outperforms the baseline in terms of both learning efficiency and success rate, underscoring the efficacy of the rewards provided by an LLM.