論文の概要: Towards Interpretable Foundation Models of Robot Behavior: A Task Specific Policy Generation Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08065v1
• Date: Wed, 10 Jul 2024 21:55:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-12 21:19:34.330964
• Title: Towards Interpretable Foundation Models of Robot Behavior: A Task Specific Policy Generation Approach
• Title（参考訳）: ロボット行動の解釈可能な基礎モデルに向けて:タスク特異的ポリシー生成アプローチ
• Authors: Isaac Sheidlower, Reuben Aronson, Elaine Schaertl Short,
• Abstract要約: ファンデーションモデルは、汎用的でユーザフレンドリーなロボットへの、有望な道のりだ。 特に、タスク間のモジュラリティの欠如は、モデルの重みが更新されると、他の無関係なタスクの振る舞いが影響を受ける可能性があることを意味します。 本稿では,スタンドアロンのタスク固有のポリシーを生成するロボット基盤モデルの設計に対する代替的アプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7205106391379026
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Foundation models are a promising path toward general-purpose and user-friendly robots. The prevalent approach involves training a generalist policy that, like a reinforcement learning policy, uses observations to output actions. Although this approach has seen much success, several concerns arise when considering deployment and end-user interaction with these systems. In particular, the lack of modularity between tasks means that when model weights are updated (e.g., when a user provides feedback), the behavior in other, unrelated tasks may be affected. This can negatively impact the system's interpretability and usability. We present an alternative approach to the design of robot foundation models, Diffusion for Policy Parameters (DPP), which generates stand-alone, task-specific policies. Since these policies are detached from the foundation model, they are updated only when a user wants, either through feedback or personalization, allowing them to gain a high degree of familiarity with that policy. We demonstrate a proof-of-concept of DPP in simulation then discuss its limitations and the future of interpretable foundation models.
• Abstract（参考訳）: ファンデーションモデルは、汎用的でユーザフレンドリーなロボットへの、有望な道のりだ。 一般的なアプローチは、強化学習政策と同様に、観察を使用して行動を生成する一般政策を訓練することである。 このアプローチは多くの成功をおさめたが、デプロイやエンドユーザとのインタラクションを考慮すると、いくつかの懸念が生じている。 特に、タスク間のモジュラリティの欠如は、モデルウェイトが更新された場合(例えば、ユーザがフィードバックを提供するとき)、他の非関連タスクの振る舞いが影響を受ける可能性があることを意味します。 これはシステムの解釈可能性やユーザビリティに悪影響を及ぼす可能性がある。 本稿では,ロボット基盤モデルの設計に対する代替的アプローチとしてDPP(Diffusion for Policy Parameters)を提案する。 これらのポリシーはファンデーションモデルから切り離されているため、フィードバックやパーソナライゼーションを通じて、ユーザが望む場合にのみ更新される。 シミュレーションにおけるDPPの概念実証を実証し,その限界と解釈可能な基礎モデルの将来について論じる。

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