論文の概要: Video-Language Critic: Transferable Reward Functions for Language-Conditioned Robotics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19988v2
• Date: Thu, 07 Nov 2024 19:40:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 14:53:14.181960
• Title: Video-Language Critic: Transferable Reward Functions for Language-Conditioned Robotics
• Title（参考訳）: Video-Language Critic:Transferable Reward Function for Language-Conditioned Robotics
• Authors: Minttu Alakuijala, Reginald McLean, Isaac Woungang, Nariman Farsad, Samuel Kaski, Pekka Marttinen, Kai Yuan,
• Abstract要約: Video-Language Criticは、簡単に利用可能なクロスボディデータに基づいてトレーニングできる報酬モデルである。 我々のモデルは、スパース報酬のみよりもメタワールドタスクにおける2倍のサンプル効率のポリシートレーニングを可能にします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.2461925479135
• License:
• Abstract: Natural language is often the easiest and most convenient modality for humans to specify tasks for robots. However, learning to ground language to behavior typically requires impractical amounts of diverse, language-annotated demonstrations collected on each target robot. In this work, we aim to separate the problem of what to accomplish from how to accomplish it, as the former can benefit from substantial amounts of external observation-only data, and only the latter depends on a specific robot embodiment. To this end, we propose Video-Language Critic, a reward model that can be trained on readily available cross-embodiment data using contrastive learning and a temporal ranking objective, and use it to score behavior traces from a separate actor. When trained on Open X-Embodiment data, our reward model enables 2x more sample-efficient policy training on Meta-World tasks than a sparse reward only, despite a significant domain gap. Using in-domain data but in a challenging task generalization setting on Meta-World, we further demonstrate more sample-efficient training than is possible with prior language-conditioned reward models that are either trained with binary classification, use static images, or do not leverage the temporal information present in video data.
• Abstract（参考訳）: 自然言語は、人間がロボットのタスクを指定するのに最も簡単かつ最も便利なモダリティであることが多い。 しかし、言語から行動への学習には、通常、各ロボットで収集された多種多様な言語アノテーションによるデモンストレーションを非現実的に必要とします。 本研究は、外部観測のみのデータから恩恵を受けることができるため、その達成方法から何を達成すべきかという問題を分離することを目的としており、後者は特定のロボットの実施形態に依存している。 そこで本稿では,コントラスト学習と時間的ランク付け目標を用いて,容易に利用可能なクロスボデーメントデータに基づいてトレーニング可能な報酬モデルであるVideo-Language Criticを提案する。 Open X-Embodimentデータに基づくトレーニングでは、ドメインギャップが大きいにもかかわらず、メタワールドタスクに対する2倍のサンプル効率のポリシートレーニングが可能になる。 ドメイン内データを用いるが、Meta-World上の課題一般化設定では、バイナリ分類で訓練されたり、静的画像を使用したり、ビデオデータに存在する時間情報の活用を行なわない、事前言語条件の報酬モデルよりも、より多くのサンプル効率のトレーニングを行うことができる。

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