GROOT-2: Weakly Supervised Multi-Modal Instruction Following Agents

📄 arXiv: 2412.10410v1 📥 PDF

作者: Shaofei Cai, Bowei Zhang, Zihao Wang, Haowei Lin, Xiaojian Ma, Anji Liu, Yitao Liang

分类: cs.AI, cs.LG, cs.RO

发布日期: 2024-12-07

💡 一句话要点

GROOT-2：基于弱监督多模态指令跟随Agent

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态指令跟随 弱监督学习 半监督学习 隐变量模型 机器人操作 人机交互 自模仿学习

📋 核心要点

  1. 现有Agent在无标签数据上预训练后，虽然行为多样，但难以准确遵循指令，而大规模高质量指令标注成本高昂。
  2. GROOT-2采用半监督学习框架，结合弱监督和隐变量模型，利用大量无标签数据和少量有标签数据进行训练。
  3. GROOT-2在视频游戏和机器人操作等多种环境中验证了其有效性，展示了强大的多模态指令跟随能力。

📝 摘要（中文）

开发能够遵循多模态指令的Agent是机器人和人工智能领域的一项根本性挑战。虽然在无标签数据集上进行大规模预训练（没有语言指令）已经使Agent能够学习各种行为，但这些Agent通常难以遵循指令。虽然用指令标签扩充数据集可以缓解这个问题，但大规模获取这种高质量的标注是不切实际的。为了解决这个问题，我们将该问题定义为一个半监督学习任务，并引入GROOT-2，这是一种多模态可指令Agent，它使用一种新颖的方法进行训练，该方法结合了弱监督和隐变量模型。我们的方法包括两个关键组成部分：约束自模仿，它利用大量未标记的演示来使策略能够学习各种行为；以及人类意图对齐，它使用较小的一组标记的演示来确保潜在空间反映人类的意图。GROOT-2的有效性在四种不同的环境中得到了验证，从视频游戏到机器人操作，证明了其强大的多模态指令跟随能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人和AI领域中，Agent难以有效遵循多模态指令的问题。现有方法依赖于大量高质量的指令标注数据，但获取这些数据成本高昂且不切实际。因此，如何在有限的标注数据下，训练出能够理解并执行多模态指令的Agent是一个关键挑战。

核心思路：论文的核心思路是将问题转化为一个半监督学习任务，利用大量的无标签数据学习Agent的行为能力，并使用少量的有标签数据对齐Agent的潜在空间，使其能够反映人类的意图。通过结合弱监督和隐变量模型，实现高效的多模态指令跟随。

技术框架：GROOT-2的技术框架包含两个主要组成部分：约束自模仿（Constrained Self-Imitating）和人类意图对齐（Human Intention Alignment）。约束自模仿利用大量的无标签演示数据，通过自模仿学习策略，使Agent能够学习到各种各样的行为。人类意图对齐则利用少量的有标签演示数据，通过优化Agent的潜在空间，使其能够更好地反映人类的意图，从而实现指令跟随。

关键创新：GROOT-2的关键创新在于其结合了约束自模仿和人类意图对齐，从而能够在有限的标注数据下，有效地训练出能够理解并执行多模态指令的Agent。与传统的监督学习方法相比，GROOT-2能够利用大量的无标签数据，从而提高了Agent的泛化能力和鲁棒性。

关键设计：约束自模仿可能涉及到使用对比学习或生成对抗网络（GAN）等技术，以鼓励Agent学习多样化的行为。人类意图对齐可能涉及到使用变分自编码器（VAE）或生成模型，将指令和行为映射到同一个潜在空间，并使用监督学习损失函数来对齐潜在空间。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

GROOT-2在四种不同的环境中进行了验证，包括视频游戏和机器人操作。实验结果表明，GROOT-2能够有效地遵循多模态指令，并且在有限的标注数据下，能够达到与使用大量标注数据训练的Agent相媲美的性能。具体的性能数据和对比基线未知，但摘要强调了其在不同环境下的鲁棒性。

🎯 应用场景

GROOT-2的研究成果可应用于各种机器人和人工智能领域，例如家庭服务机器人、自动驾驶汽车、游戏AI等。通过赋予Agent理解和执行多模态指令的能力，可以实现更自然、更智能的人机交互，从而提高工作效率和生活质量。未来，该技术有望进一步扩展到更复杂的任务和环境中。

📄 摘要（原文）

Developing agents that can follow multimodal instructions remains a fundamental challenge in robotics and AI. Although large-scale pre-training on unlabeled datasets (no language instruction) has enabled agents to learn diverse behaviors, these agents often struggle with following instructions. While augmenting the dataset with instruction labels can mitigate this issue, acquiring such high-quality annotations at scale is impractical. To address this issue, we frame the problem as a semi-supervised learning task and introduce GROOT-2, a multimodal instructable agent trained using a novel approach that combines weak supervision with latent variable models. Our method consists of two key components: constrained self-imitating, which utilizes large amounts of unlabeled demonstrations to enable the policy to learn diverse behaviors, and human intention alignment, which uses a smaller set of labeled demonstrations to ensure the latent space reflects human intentions. GROOT-2's effectiveness is validated across four diverse environments, ranging from video games to robotic manipulation, demonstrating its robust multimodal instruction-following capabilities.