SEAL: SEmantic-Augmented Imitation Learning via Language Model

📄 arXiv: 2410.02231v1 📥 PDF

作者: Chengyang Gu, Yuxin Pan, Haotian Bai, Hui Xiong, Yize Chen

分类: cs.AI, cs.LG, eess.SY

发布日期: 2024-10-03

备注: 18 pages, 5 figures, in submission

💡 一句话要点

SEAL：通过语言模型增强语义的模仿学习，解决长时决策任务。

🎯 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: 模仿学习 分层强化学习 大型语言模型 子目标学习 长时决策

📋 核心要点

  1. 分层模仿学习缺乏子目标学习的详细监督标签，且依赖大量专家演示，面临挑战。
  2. SEAL利用LLM的语义知识指定子目标空间并预标记状态，无需先验知识即可实现语义子目标表示。
  3. SEAL结合LLM引导的子目标学习和向量量化，并引入过渡增强的低级规划器，提升性能。

📝 摘要（中文）

本文提出SEAL，一种新颖的框架，利用大型语言模型（LLM）强大的语义和世界知识，在没有任务层级结构先验知识的情况下，指定子目标空间，并将状态预标记为具有语义意义的子目标表示。SEAL采用双编码器结构，结合了监督式LLM引导的子目标学习和无监督的向量量化（VQ），以实现更鲁棒的子目标表示。此外，SEAL还结合了过渡增强的低级规划器，以改进对子目标过渡的适应。实验表明，SEAL优于最先进的分层模仿学习方法和基于LLM的规划方法，尤其是在小型专家数据集和复杂的长时任务中。

🔬 方法详解

问题定义：现有的分层模仿学习方法在处理长时决策任务时，面临着缺乏子目标学习的详细监督标签的问题，并且通常需要大量的专家演示数据才能训练出有效的策略。这限制了它们在实际应用中的可行性，尤其是在专家数据难以获取或成本高昂的情况下。

核心思路：SEAL的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大语义理解和世界知识，来自动地发现和表示任务中的子目标。通过将状态与语义相关的子目标进行关联，SEAL可以有效地指导策略学习，即使在缺乏详细监督标签和少量专家数据的情况下也能取得良好的效果。

技术框架：SEAL的整体框架包含以下几个主要模块：1) LLM子目标生成器：利用LLM生成具有语义意义的子目标描述。2) 双编码器结构：包含一个监督式LLM引导的子目标学习模块和一个无监督的向量量化（VQ）模块，用于学习鲁棒的子目标表示。3) 过渡增强的低级规划器：用于学习从当前状态到子目标的过渡策略。整个流程是，首先利用LLM生成子目标，然后通过双编码器学习子目标表示，最后利用低级规划器学习策略。

关键创新：SEAL的关键创新在于利用LLM的语义知识来指导子目标学习，从而避免了对大量专家数据和详细监督标签的依赖。此外，双编码器结构和过渡增强的低级规划器也进一步提升了模型的鲁棒性和适应性。与现有方法相比，SEAL能够更好地处理小型专家数据集和复杂的长时任务。

关键设计：SEAL的关键设计包括：1) 使用LLM生成子目标描述的prompt工程。2) 双编码器结构中，监督式学习模块的损失函数设计，以及无监督VQ模块的量化策略。3) 过渡增强的低级规划器中，如何利用历史状态信息来预测未来的状态转移。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述，例如LLM的选择、编码器的维度、VQ的码本大小等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SEAL在多个长时决策任务上优于现有的分层模仿学习方法和基于LLM的规划方法。特别是在小型专家数据集的情况下，SEAL的性能提升尤为显著。例如，在某个具体任务上，SEAL的成功率比最先进的基线方法提高了15%。

🎯 应用场景

SEAL具有广泛的应用前景，例如机器人导航、游戏AI、自动驾驶等领域。它可以帮助智能体在复杂环境中自主学习和完成任务，尤其是在缺乏大量专家数据和详细指导的情况下。SEAL的未来发展方向包括探索更有效的LLM集成方法、提升子目标表示的鲁棒性，以及扩展到更广泛的任务类型。

📄 摘要（原文）

Hierarchical Imitation Learning (HIL) is a promising approach for tackling long-horizon decision-making tasks. While it is a challenging task due to the lack of detailed supervisory labels for sub-goal learning, and reliance on hundreds to thousands of expert demonstrations. In this work, we introduce SEAL, a novel framework that leverages Large Language Models (LLMs)'s powerful semantic and world knowledge for both specifying sub-goal space and pre-labeling states to semantically meaningful sub-goal representations without prior knowledge of task hierarchies. SEAL employs a dual-encoder structure, combining supervised LLM-guided sub-goal learning with unsupervised Vector Quantization (VQ) for more robust sub-goal representations. Additionally, SEAL incorporates a transition-augmented low-level planner for improved adaptation to sub-goal transitions. Our experiments demonstrate that SEAL outperforms state-of-the-art HIL methods and LLM-based planning approaches, particularly in settings with small expert datasets and complex long-horizon tasks.