Fugu-MT 論文翻訳(概要): Craftax: A Lightning-Fast Benchmark for Open-Ended Reinforcement Learning

論文の概要: Craftax: A Lightning-Fast Benchmark for Open-Ended Reinforcement Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16801v1
Date: Mon, 26 Feb 2024 18:19:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-28 19:41:32.789905
Title: Craftax: A Lightning-Fast Benchmark for Open-Ended Reinforcement Learning
Title（参考訳）: craftax: オープン拡張強化学習のためのlightning-fastベンチマーク
Authors: Michael Matthews and Michael Beukman and Benjamin Ellis and Mikayel Samvelyan and Matthew Jackson and Samuel Coward and Jakob Foerster
Abstract要約: Craftaxは、JAXでCrafterをベースとして書き直したもので、Pythonネイティブのオリジナルよりも最大250倍高速である。 10億の環境相互作用を使ったPPOの実行は、1つのGPUだけで1時間以内で終了する。本研究では,グローバル・エピソード探索を含む既存の手法と,教師なし環境設計がベンチマークで実質的な進歩を損なうことを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.271712591314884
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Benchmarks play a crucial role in the development and analysis of reinforcement learning (RL) algorithms. We identify that existing benchmarks used for research into open-ended learning fall into one of two categories. Either they are too slow for meaningful research to be performed without enormous computational resources, like Crafter, NetHack and Minecraft, or they are not complex enough to pose a significant challenge, like Minigrid and Procgen. To remedy this, we first present Craftax-Classic: a ground-up rewrite of Crafter in JAX that runs up to 250x faster than the Python-native original. A run of PPO using 1 billion environment interactions finishes in under an hour using only a single GPU and averages 90% of the optimal reward. To provide a more compelling challenge we present the main Craftax benchmark, a significant extension of the Crafter mechanics with elements inspired from NetHack. Solving Craftax requires deep exploration, long term planning and memory, as well as continual adaptation to novel situations as more of the world is discovered. We show that existing methods including global and episodic exploration, as well as unsupervised environment design fail to make material progress on the benchmark. We believe that Craftax can for the first time allow researchers to experiment in a complex, open-ended environment with limited computational resources.
Abstract（参考訳）: ベンチマークは強化学習(RL)アルゴリズムの開発と分析において重要な役割を果たす。オープンエンド学習の研究に用いられる既存のベンチマークは、2つのカテゴリに分類される。 Crafter、NetHack、Minecraftのような膨大な計算資源なしで有意義な研究を行うには遅すぎるか、あるいはMinigridやProcgenのような大きな課題を起こすにはほどんど複雑ではない。これを改善するために、私たちは最初にCraftax-Classicを紹介します: Pythonネイティブのオリジナルよりも最大250倍高速なJAXでのCrafterの書き直しです。 10億の環境相互作用を使用したPPOの実行は、1つのGPUだけで1時間以内に終了し、最適な報酬の90%を平均します。 NetHackからインスパイアされた要素によるCrafterのメカニックの大幅な拡張である、メインのCraftaxベンチマークを提示する。 Craftaxの解決には、深い探索、長期計画と記憶、そして世界が発見されるにつれて新しい状況への継続的な適応が必要である。本研究では,グローバル・エピソード探索を含む既存の手法と,教師なし環境設計がベンチマークで実質的な進歩を損なうことを示す。 craftaxは、計算リソースが限られている複雑なオープンな環境で研究者が実験できる、とわれわれは信じている。

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