Massively Multiagent Minigames for Training Generalist Agents

📄 arXiv: 2406.05071v1 📥 PDF

作者: Kyoung Whan Choe, Ryan Sullivan, Joseph Suárez

分类: cs.AI, cs.LG, cs.MA

发布日期: 2024-06-07

💡 一句话要点

Meta MMO：大规模多智能体迷你游戏集，用于训练通用智能体

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多智能体强化学习 泛化能力 迷你游戏 Neural MMO 通用智能体

📋 核心要点

  1. 现有大规模多智能体环境在泛化能力方面存在挑战，难以训练出适应多种任务的通用智能体。
  2. Meta MMO通过引入多个计算高效的迷你游戏，扩展了Neural MMO环境，旨在促进多智能体泛化能力的研究。
  3. 实验表明，使用单一权重集合学习多个迷你游戏是可行的，为多智能体通用智能体的训练提供了新的思路。

📝 摘要（中文）

本文提出了Meta MMO，一个多智能体迷你游戏集合，用作强化学习的基准测试环境。Meta MMO构建于Neural MMO之上，Neural MMO是一个大规模多智能体环境，此前已成为两届NeurIPS竞赛的主题。本文通过若干计算高效的迷你游戏扩展了Neural MMO。我们通过使用单一的权重集合学习玩多个迷你游戏，探索了Meta MMO上的泛化能力。我们以MIT许可证发布了环境、基线和训练代码。我们希望Meta MMO能够促进Neural MMO的进一步发展，更普遍地，能够成为多智能体泛化的一个有用的基准。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多智能体强化学习中智能体泛化能力不足的问题。现有方法通常针对特定环境进行优化，难以适应环境变化或新的任务。Neural MMO虽然是一个大规模多智能体环境，但缺乏足够的多样性来有效训练通用智能体。

核心思路：论文的核心思路是通过构建一个包含多个迷你游戏的环境Meta MMO，让智能体在不同的游戏场景中学习，从而提高其泛化能力。通过共享权重的方式，鼓励智能体学习通用的策略和技能，而不是针对特定游戏进行过拟合。

技术框架：Meta MMO构建于Neural MMO之上，继承了其大规模多智能体的特性。在此基础上，增加了多个计算高效的迷你游戏，每个游戏都有不同的目标和规则。智能体需要根据当前所处的游戏环境，选择合适的策略来完成任务。整体训练流程包括：环境初始化、智能体与环境交互、收集经验数据、更新策略网络等步骤。

关键创新：Meta MMO的关键创新在于其多样化的迷你游戏集合，这些游戏在计算上是高效的，并且能够覆盖不同的智能体交互模式和任务目标。通过在这些迷你游戏中进行训练，智能体可以学习到更通用的策略和技能，从而提高其在未知环境中的表现。

关键设计：Meta MMO中的迷你游戏设计考虑了计算效率和多样性。具体的技术细节包括：游戏规则的简化、状态空间的压缩、奖励函数的调整等。此外，论文还探索了不同的权重共享策略，例如，共享所有层的权重，或者只共享部分层的权重。损失函数的设计也至关重要，需要平衡不同迷你游戏之间的学习进度，避免出现负迁移现象。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验证明，使用单一权重集合可以在Meta MMO中的多个迷你游戏中取得良好的表现。实验结果表明，与针对每个游戏单独训练的智能体相比，共享权重的智能体在某些游戏中表现更好，并且具有更强的泛化能力。具体的性能数据和对比基线在论文中有详细描述。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人、自动驾驶、智能交通等领域。通过在模拟环境中训练通用智能体，可以降低实际部署的成本和风险。例如，可以训练一个能够在不同地形和天气条件下行驶的自动驾驶汽车，或者一个能够在不同环境中执行任务的机器人。

📄 摘要（原文）

We present Meta MMO, a collection of many-agent minigames for use as a reinforcement learning benchmark. Meta MMO is built on top of Neural MMO, a massively multiagent environment that has been the subject of two previous NeurIPS competitions. Our work expands Neural MMO with several computationally efficient minigames. We explore generalization across Meta MMO by learning to play several minigames with a single set of weights. We release the environment, baselines, and training code under the MIT license. We hope that Meta MMO will spur additional progress on Neural MMO and, more generally, will serve as a useful benchmark for many-agent generalization.