論文の概要: RL-VLM-F: Reinforcement Learning from Vision Language Foundation Model Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03681v3
• Date: Sat, 2 Mar 2024 00:19:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-05 19:56:30.190532
• Title: RL-VLM-F: Reinforcement Learning from Vision Language Foundation Model Feedback
• Title（参考訳）: RL-VLM-F:ビジョン言語モデルからの強化学習
• Authors: Yufei Wang, Zhanyi Sun, Jesse Zhang, Zhou Xian, Erdem Biyik, David Held, Zackory Erickson
• Abstract要約: リワードエンジニアリングは、強化学習研究における長年の課題である。 エージェントが新しいタスクを学習するための報酬関数を自動生成するRL-VLM-Fを提案する。 我々は、RL-VLM-Fが、様々な領域にまたがる効果的な報酬とポリシーを効果的に生成できることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.001201897655115
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reward engineering has long been a challenge in Reinforcement Learning (RL) research, as it often requires extensive human effort and iterative processes of trial-and-error to design effective reward functions. In this paper, we propose RL-VLM-F, a method that automatically generates reward functions for agents to learn new tasks, using only a text description of the task goal and the agent's visual observations, by leveraging feedbacks from vision language foundation models (VLMs). The key to our approach is to query these models to give preferences over pairs of the agent's image observations based on the text description of the task goal, and then learn a reward function from the preference labels, rather than directly prompting these models to output a raw reward score, which can be noisy and inconsistent. We demonstrate that RL-VLM-F successfully produces effective rewards and policies across various domains - including classic control, as well as manipulation of rigid, articulated, and deformable objects - without the need for human supervision, outperforming prior methods that use large pretrained models for reward generation under the same assumptions. Videos can be found on our project website: https://rlvlmf2024.github.io/
• Abstract（参考訳）: 報酬工学は強化学習(rl)研究において長年の課題であり、効果的な報酬機能を設計するには、人間の努力と試行錯誤の反復プロセスがしばしば必要となる。 本稿では,視覚言語基礎モデル(VLM)からのフィードバックを利用して,タスク目標のテキスト記述とエージェントの視覚観察のみを用いて,エージェントが新しいタスクを学習するための報酬関数を自動的に生成する手法であるRL-VLM-Fを提案する。 提案手法の鍵となるのは,タスクゴールのテキスト記述に基づいて,エージェントのイメージ観察のペアよりも好みを与えるためにこれらのモデルをクエリし,そのモデルに生の報酬スコアを出力させるのではなく,好みラベルから報酬関数を学習することである。 我々は、RL-VLM-Fが、古典的な制御を含む様々な領域にまたがる効果的な報酬とポリシー、および、厳密で明瞭で変形可能な物体の操作を、人間の監督なしに実現できることを実証した。 ビデオはプロジェクトのwebサイトにある。 https://rlvlmf2024.github.io/

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