論文の概要: XLand-100B: A Large-Scale Multi-Task Dataset for In-Context Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08973v1
• Date: Thu, 13 Jun 2024 10:04:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-14 18:34:37.177317
• Title: XLand-100B: A Large-Scale Multi-Task Dataset for In-Context Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: XLand-100B: インコンテキスト強化学習のための大規模マルチタスクデータセット
• Authors: Alexander Nikulin, Ilya Zisman, Alexey Zemtsov, Viacheslav Sinii, Vladislav Kurenkov, Sergey Kolesnikov,
• Abstract要約: 我々は,XLand-MiniGrid環境に基づくテキスト内強化学習のための大規模データセットである textbfXLand-100B を提案する。 これには3万ドル近い異なるタスクのための完全な学習履歴が含まれ、100ドルBの移行と2.5ドルBのエピソードをカバーしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.084458075924736
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Following the success of the in-context learning paradigm in large-scale language and computer vision models, the recently emerging field of in-context reinforcement learning is experiencing a rapid growth. However, its development has been held back by the lack of challenging benchmarks, as all the experiments have been carried out in simple environments and on small-scale datasets. We present \textbf{XLand-100B}, a large-scale dataset for in-context reinforcement learning based on the XLand-MiniGrid environment, as a first step to alleviate this problem. It contains complete learning histories for nearly $30,000$ different tasks, covering $100$B transitions and $2.5$B episodes. It took $50,000$ GPU hours to collect the dataset, which is beyond the reach of most academic labs. Along with the dataset, we provide the utilities to reproduce or expand it even further. With this substantial effort, we aim to democratize research in the rapidly growing field of in-context reinforcement learning and provide a solid foundation for further scaling. The code is open-source and available under Apache 2.0 licence at https://github.com/dunno-lab/xland-minigrid-datasets.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語およびコンピュータビジョンモデルにおけるコンテキスト内学習パラダイムの成功に続き、近年、コンテキスト内強化学習の分野が急速に成長している。 しかしながら、その開発は、単純な環境や小規模なデータセットですべての実験が行われたため、挑戦的なベンチマークの欠如によって妨げられている。 この問題を解決する第一歩として,XLand-MiniGrid環境に基づく大規模コンテキスト強化学習用データセットである \textbf{XLand-100B} を提案する。 これには3万ドル近い異なるタスクのための完全な学習履歴が含まれ、100ドルBの移行と2.5ドルBのエピソードをカバーしている。 データセットの収集には5万ドルを要した。 データセットとともに、さらにそれを再生または拡張するためのユーティリティを提供します。 この大きな取り組みにより、急速に成長するインコンテキスト強化学習分野の研究を民主化し、さらなるスケーリングのための確かな基盤を提供することを目指している。 コードはオープンソースで,Apache 2.0ライセンス下でhttps://github.com/dunno-lab/xland-minigrid-datasetsで公開されている。

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