論文の概要: TGRPO :Fine-tuning Vision-Language-Action Model via Trajectory-wise Group Relative Policy Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.08440v3
• Date: Sat, 27 Sep 2025 09:37:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 14:13:47.345513
• Title: TGRPO :Fine-tuning Vision-Language-Action Model via Trajectory-wise Group Relative Policy Optimization
• Title（参考訳）: TGRPO : 軌道ワイドグループ相対的ポリシー最適化によるFine-tuning Vision-Language-Action Model
• Authors: Zengjue Chen, Runliang Niu, He Kong, Qi Wang, Qianli Xing, Zipei Fan,
• Abstract要約: Trajectory-based Group Relative Policy Optimization (TGRPO)は、Visual-Language-Action(VLA)モデルのためのオンラインRLベースのトレーニングフレームワークである。 TGRPOの平均成功率は80.7%で、これはスーパーバイザードファインチューニング(SFT)よりも4.2%高く、他の代表的RLベースのポストトレーニング手法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.061547251822326
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual-Language-Action (VLA) models have demonstrated strong cross-scenario generalization capabilities in various robotic tasks through large-scale pre-training and task-specific fine-tuning. However, their training paradigm mainly relies on manually collected successful demonstrations, making it difficult to adapt to complex environments when encountering out-of-distribution (OOD) scenarios or execution biases. While Reinforcement Learning (RL) provides a closed-loop optimization framework via active trial-and-error mechanism, it suffers from sparse rewards, high variance, and unstable optimization in long-horizon robotic tasks. To address these limitations, we propose Trajectory-based Group Relative Policy Optimization (TGRPO), an online RL-based training framework for VLA models. TGRPO leverages task analysis generated by a large language model to automatically construct dense reward functions, providing fine-grained feedback to accelerate convergence and improve credit assignment. The core of our method is a group-based strategy that samples and normalizes multiple trajectories in parallel, reducing variance through relative comparison. By integrating trajectory-level and step-level advantage estimation, TGRPO captures both global and local optimization signals without relying on a value network. Experiments on four task categories of the LIBERO benchmark demonstrate that TGRPO achieves an average success rate of 80.7\%, which is 4.2\% higher than that of Supervised Fine-Tuning (SFT) and outperforms other representative RL-based post-training methods.
• Abstract（参考訳）: VLA(Visual-Language-Action)モデルは、大規模事前学習とタスク固有の微調整を通じて、様々なロボットタスクにおいて強力なクロスシナリオ一般化能力を示す。 しかしながら、彼らのトレーニングパラダイムは、主に手作業による成功例の収集に依存しており、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)シナリオや実行バイアスに遭遇した場合、複雑な環境への適応が困難になる。 Reinforcement Learning (RL)は、アクティブな試行錯誤機構を通じてクローズドループ最適化フレームワークを提供するが、長距離ロボットタスクでは、スパース報酬、高分散、不安定な最適化に悩まされている。 これらの制約に対処するため、我々は、VLAモデルのためのオンラインRLベースのトレーニングフレームワークであるTGRPO(Trjectory-based Group Relative Policy Optimization)を提案する。 TGRPOは、大きな言語モデルによって生成されたタスク分析を利用して、高密度な報酬関数を自動的に構築し、収束を加速し、信用代入を改善するためのきめ細かいフィードバックを提供する。 提案手法のコアは,複数の軌道を並列にサンプリング・正規化するグループベースの戦略であり,相対比較により分散を減少させる。 トラジェクトリレベルとステップレベルの利点推定を統合することで、TGRPOは値ネットワークに頼ることなく、グローバルとローカルの両方の最適化信号をキャプチャする。 LIBEROベンチマークの4つのタスクカテゴリの実験では、TGRPOは80.7\%の平均成功率を達成しており、これはスーパービジョンファインチューニング(SFT)よりも4.2\%高い。

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