論文の概要: LGR2: Language Guided Reward Relabeling for Accelerating Hierarchical Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05881v4
• Date: Sun, 17 Aug 2025 16:59:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-19 14:49:09.622627
• Title: LGR2: Language Guided Reward Relabeling for Accelerating Hierarchical Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: LGR2:階層的強化学習を加速するための言語ガイド付きリワードリラボ
• Authors: Utsav Singh, Pramit Bhattacharyya, Vinay P. Namboodiri,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は論理的推論、文脈内学習、コード生成において顕著な能力を示している。 LGR2 は LLM を利用して高次ポリシーのための言語誘導報酬関数を生成する新しい HRL フレームワークである。 スパース環境における試料効率をさらに高めるため, 目標条件付き後視体験レザベリングを統合した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.99690700210957
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have shown remarkable abilities in logical reasoning, in-context learning, and code generation. However, translating natural language instructions into effective robotic control policies remains a significant challenge, especially for tasks requiring long-horizon planning and operating under sparse reward conditions. Hierarchical Reinforcement Learning (HRL) provides a natural framework to address this challenge in robotics; however, it typically suffers from non-stationarity caused by the changing behavior of the lower-level policy during training, destabilizing higher-level policy learning. We introduce LGR2, a novel HRL framework that leverages LLMs to generate language-guided reward functions for the higher-level policy. By decoupling high-level reward generation from low-level policy changes, LGR2 fundamentally mitigates the non-stationarity problem in off-policy HRL, enabling stable and efficient learning. To further enhance sample efficiency in sparse environments, we integrate goal-conditioned hindsight experience relabeling. Extensive experiments across simulated and real-world robotic navigation and manipulation tasks demonstrate LGR2 outperforms both hierarchical and non-hierarchical baselines, achieving over 55% success rates on challenging tasks and robust transfer to real robots, without additional fine-tuning.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は論理的推論、文脈内学習、コード生成において顕著な能力を示している。 しかし、特に細かな報酬条件下での長期計画と運用を必要とするタスクにおいて、自然言語の指示を効果的なロボット制御ポリシーに翻訳することは重要な課題である。 階層強化学習(Hierarchical Reinforcement Learning, HRL)は、ロボット工学におけるこの課題に対処するための自然な枠組みを提供するが、訓練中の下層政策の振る舞いの変化によって引き起こされる非定常性に悩まされる。 LGR2 は LLM を利用して高次ポリシーのための言語誘導報酬関数を生成する新しい HRL フレームワークである。 低レベルの政策変更から高レベルの報酬生成を分離することにより、LGR2は非定常性問題を根本的に緩和し、安定かつ効率的な学習を可能にする。 スパース環境における試料効率をさらに高めるため, 目標条件付き後視体験レザベリングを統合した。 シミュレーションおよび実世界のロボットナビゲーションおよび操作タスクにわたる大規模な実験は、LGR2が階層的ベースラインと非階層的ベースラインの両方を上回り、挑戦的なタスクで55%以上の成功率と実際のロボットへの堅牢な移行を、追加の微調整なしで達成していることを示している。

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