Online Foundation Model Selection in Robotics
作者: Po-han Li, Oyku Selin Toprak, Aditya Narayanan, Ufuk Topcu, Sandeep Chinchali
分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2024-02-13
💡 一句话要点
提出在线基础模型选择方法以解决机器人领域的模型选择问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 基础模型 在线学习 模型选择 机器人技术 开源编码器 任务成功率 数据驱动
📋 核心要点
- 现有的监督学习方法在收集闭源模型的训练数据时成本高，导致模型选择问题难以解决。
- 提出了一种结合开源编码器和在线学习算法的用户中心在线模型选择方案，优化模型选择过程。
- 在Waymo Open Dataset、ALFRED和Open X-Embodiment等任务中，实验结果显示任务成功率提升高达14%。
📝 摘要（中文）
基础模型在计算机视觉和自然语言处理领域表现优异，近期扩展至机器人领域。用户在选择有效但昂贵的闭源模型与免费但性能较弱的开源模型时面临模型选择问题。现有的监督学习方法因收集闭源模型的训练数据成本高而不切实际。本文聚焦在线学习环境，提出了一种用户中心的在线模型选择问题解决方案，结合开源编码器和在线学习算法，优化模型性能、执行时间和成本的综合奖励。实验结果表明，该方法在语言基础的机器人任务中显著提升任务成功率，最高可达14%。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决机器人领域中用户在选择开源与闭源基础模型时面临的模型选择问题。现有方法由于高昂的闭源模型训练数据收集成本，导致无法有效应用。
核心思路：提出了一种在线学习的框架，允许算法在收集数据的同时进行学习，避免了对大规模预先收集数据集的依赖。通过开源编码器提取上下文信息，并结合在线学习算法优化模型选择。
技术框架：整体架构包括两个主要模块：开源编码器用于从数据中提取低维特征（上下文），在线学习算法则基于这些上下文信息最大化综合奖励，包括模型性能、执行时间和成本。
关键创新：最重要的创新在于将开源编码器与在线学习算法结合，形成了一种新的模型选择策略，相较于传统的非上下文方法，能够更好地平衡开源与闭源模型的选择。
关键设计：在设计中，开源编码器无需额外训练即可提取上下文信息，在线学习算法通过综合奖励机制进行模型选择，确保在不同任务中实现最佳性能。具体参数设置和损失函数的选择在实验中进行了详细验证。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的方法在多个语言基础的机器人任务中显著提升了任务成功率，最高可达14%。与基线方法相比，该方法在模型选择的效率和效果上均表现出明显优势，验证了其在实际应用中的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人任务的自动化、智能家居系统以及自主导航等。通过优化模型选择过程，可以显著提高机器人在复杂环境中的任务执行能力，降低开发成本，推动机器人技术的普及与应用。未来，该方法有望扩展到更多领域，如智能制造和无人驾驶等。
📄 摘要（原文）
Foundation models have recently expanded into robotics after excelling in computer vision and natural language processing. The models are accessible in two ways: open-source or paid, closed-source options. Users with access to both face a problem when deciding between effective yet costly closed-source models and free but less powerful open-source alternatives. We call it the model selection problem. Existing supervised-learning methods are impractical due to the high cost of collecting extensive training data from closed-source models. Hence, we focus on the online learning setting where algorithms learn while collecting data, eliminating the need for large pre-collected datasets. We thus formulate a user-centric online model selection problem and propose a novel solution that combines an open-source encoder to output context and an online learning algorithm that processes this context. The encoder distills vast data distributions into low-dimensional features, i.e., the context, without additional training. The online learning algorithm aims to maximize a composite reward that includes model performance, execution time, and costs based on the context extracted from the data. It results in an improved trade-off between selecting open-source and closed-source models compared to non-contextual methods, as validated by our theoretical analysis. Experiments across language-based robotic tasks such as Waymo Open Dataset, ALFRED, and Open X-Embodiment demonstrate real-world applications of the solution. The results show that the solution significantly improves the task success rate by up to 14%.