Fugu-MT 論文翻訳(概要): Policy Learning from Large Vision-Language Model Feedback without Reward Modeling

論文の概要: Policy Learning from Large Vision-Language Model Feedback without Reward Modeling

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23391v1
Date: Thu, 31 Jul 2025 10:07:49 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-08-01 17:19:09.508576
Title: Policy Learning from Large Vision-Language Model Feedback without Reward Modeling
Title（参考訳）: 遅延モデリングを伴わない大規模視覚言語モデルフィードバックからの政策学習
Authors: Tung M. Luu, Donghoon Lee, Younghwan Lee, Chang D. Yoo,
Abstract要約: 本稿では,大規模視覚言語モデル(VLM)を活用し,エージェント訓練のためのガイダンス信号を提供するPLAREを紹介する。手動で設計した報酬関数に頼る代わりに、PLAREは視覚軌道セグメントのペアの優先ラベルに対してVLMをクエリする。このポリシーは、教師付きコントラスト的選好学習目標を用いて、これらの選好ラベルから直接訓練される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.48826538310603
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Offline reinforcement learning (RL) provides a powerful framework for training robotic agents using pre-collected, suboptimal datasets, eliminating the need for costly, time-consuming, and potentially hazardous online interactions. This is particularly useful in safety-critical real-world applications, where online data collection is expensive and impractical. However, existing offline RL algorithms typically require reward labeled data, which introduces an additional bottleneck: reward function design is itself costly, labor-intensive, and requires significant domain expertise. In this paper, we introduce PLARE, a novel approach that leverages large vision-language models (VLMs) to provide guidance signals for agent training. Instead of relying on manually designed reward functions, PLARE queries a VLM for preference labels on pairs of visual trajectory segments based on a language task description. The policy is then trained directly from these preference labels using a supervised contrastive preference learning objective, bypassing the need to learn explicit reward models. Through extensive experiments on robotic manipulation tasks from the MetaWorld, PLARE achieves performance on par with or surpassing existing state-of-the-art VLM-based reward generation methods. Furthermore, we demonstrate the effectiveness of PLARE in real-world manipulation tasks with a physical robot, further validating its practical applicability.
Abstract（参考訳）: オフライン強化学習(RL)は、事前コンパイルされた最適なデータセットを使用してロボットエージェントを訓練するための強力なフレームワークを提供する。これは、オンラインデータ収集が高価で実用的でない、安全クリティカルな現実世界のアプリケーションで特に有用である。しかし、既存のオフラインRLアルゴリズムは、通常、報酬ラベル付きデータを必要とする。本稿では,大規模視覚言語モデル(VLM)を利用したエージェント訓練のためのガイダンス信号を提供するPLAREを紹介する。手動で設計した報酬関数に頼る代わりに、PLAREは言語タスク記述に基づく視覚的軌跡セグメントのペアの選好ラベルをVLMに問い合わせる。このポリシーは、明示的な報酬モデルを学ぶ必要性を回避し、教師付きコントラスト的な選好学習目標を用いて、これらの選好ラベルから直接訓練される。 MetaWorldのロボット操作タスクに関する広範な実験を通じて、PLAREは既存の最先端のVLMベースの報酬生成手法に匹敵するパフォーマンスを達成している。さらに,物理ロボットを用いた実世界の操作作業におけるPLAREの有効性を実証し,実用性を検証した。

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