論文の概要: Unleashing the Power of Pre-trained Language Models for Offline Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.20587v4
• Date: Mon, 27 Nov 2023 07:38:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 13:30:35.910589
• Title: Unleashing the Power of Pre-trained Language Models for Offline Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: オフライン強化学習における事前学習言語モデルの活用
• Authors: Ruizhe Shi, Yuyao Liu, Yanjie Ze, Simon S. Du, Huazhe Xu
• Abstract要約: オフライン強化学習(RL)は、事前コンパイルされたデータセットを使用して、ほぼ最適ポリシーを見つけることを目的としている。 本稿では、オフラインRLに事前学習言語モデル(LM)を使用するための決定変換器に基づく一般的なフレームワークである、$textbfMo$tion Control用の$textbfLanguage Models(textbfLaMo$)を紹介する。 経験的な結果から、$textbfLaMo$はスパース・リワードタスクで最先端のパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.682106515794864
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Offline reinforcement learning (RL) aims to find a near-optimal policy using pre-collected datasets. In real-world scenarios, data collection could be costly and risky; therefore, offline RL becomes particularly challenging when the in-domain data is limited. Given recent advances in Large Language Models (LLMs) and their few-shot learning prowess, this paper introduces $\textbf{La}$nguage Models for $\textbf{Mo}$tion Control ($\textbf{LaMo}$), a general framework based on Decision Transformers to effectively use pre-trained Language Models (LMs) for offline RL. Our framework highlights four crucial components: (1) Initializing Decision Transformers with sequentially pre-trained LMs, (2) employing the LoRA fine-tuning method, in contrast to full-weight fine-tuning, to combine the pre-trained knowledge from LMs and in-domain knowledge effectively, (3) using the non-linear MLP transformation instead of linear projections, to generate embeddings, and (4) integrating an auxiliary language prediction loss during fine-tuning to stabilize the LMs and retain their original abilities on languages. Empirical results indicate $\textbf{LaMo}$ achieves state-of-the-art performance in sparse-reward tasks and closes the gap between value-based offline RL methods and decision transformers in dense-reward tasks. In particular, our method demonstrates superior performance in scenarios with limited data samples.
• Abstract（参考訳）: オフライン強化学習(RL)は、事前コンパイルされたデータセットを使用して、ほぼ最適ポリシーを見つけることを目的としている。 現実のシナリオでは、データ収集は高価でリスクが高いため、ドメイン内のデータが制限された場合、オフラインRLは特に困難になる。 近年のLLM(Large Language Models)とその数発の学習技術の進歩を踏まえ、オフラインRLに事前学習言語モデル(LM)を効果的に活用するための決定変換器に基づく一般的なフレームワークである$\textbf{La}$tion Control(\textbf{LaMo}$tion Control)(\textbf{LaMo}$)について紹介する。 Our framework highlights four crucial components: (1) Initializing Decision Transformers with sequentially pre-trained LMs, (2) employing the LoRA fine-tuning method, in contrast to full-weight fine-tuning, to combine the pre-trained knowledge from LMs and in-domain knowledge effectively, (3) using the non-linear MLP transformation instead of linear projections, to generate embeddings, and (4) integrating an auxiliary language prediction loss during fine-tuning to stabilize the LMs and retain their original abilities on languages. 実験結果から、sparse-reward タスクでは $\textbf{LaMo}$ が最先端のパフォーマンスを達成し、高密度リワードタスクでは値ベースオフライン RL メソッドと決定変換器とのギャップを埋めることを示す。 特に本手法は,データサンプルが限られたシナリオにおいて優れた性能を示す。

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