論文の概要: Language-guided Skill Learning with Temporal Variational Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16354v1
• Date: Mon, 26 Feb 2024 07:19:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-27 14:12:18.751481
• Title: Language-guided Skill Learning with Temporal Variational Inference
• Title（参考訳）: 時変推論を用いた言語誘導スキル学習
• Authors: Haotian Fu, Pratyusha Sharma, Elias Stengel-Eskin, George Konidaris, Nicolas Le Roux, Marc-Alexandre C\^ot\'e, Xingdi Yuan
• Abstract要約: 専門家によるデモンストレーションからスキル発見のためのアルゴリズムを提案する。 以上の結果から,本手法を応用したエージェントが,学習の促進に役立つスキルを発見できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.27771585028291
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present an algorithm for skill discovery from expert demonstrations. The algorithm first utilizes Large Language Models (LLMs) to propose an initial segmentation of the trajectories. Following that, a hierarchical variational inference framework incorporates the LLM-generated segmentation information to discover reusable skills by merging trajectory segments. To further control the trade-off between compression and reusability, we introduce a novel auxiliary objective based on the Minimum Description Length principle that helps guide this skill discovery process. Our results demonstrate that agents equipped with our method are able to discover skills that help accelerate learning and outperform baseline skill learning approaches on new long-horizon tasks in BabyAI, a grid world navigation environment, as well as ALFRED, a household simulation environment.
• Abstract（参考訳）: 専門家による実演からスキル発見を行うアルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムは、まずLarge Language Models (LLM) を用いて、軌道の初期セグメンテーションを提案する。 その後、階層的変動推論フレームワークはLLM生成セグメンテーション情報を組み込んで、軌道セグメントをマージして再利用可能なスキルを発見する。 圧縮と再利用のトレードオフをさらにコントロールするために,このスキル発見プロセスを導くのに役立つ最小記述長原理に基づく新しい補助目的を提案する。 本研究では,本手法を応用したエージェントが,グリッドワールドナビゲーション環境であるBabyAIと家庭用シミュレーション環境であるALFREDにおいて,学習を加速し,ベースラインスキル学習アプローチを向上する技術を見出すことができた。

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