Sample-Efficient Behavior Cloning Using General Domain Knowledge
作者: Feiyu Zhu, Jean Oh, Reid Simmons
分类: cs.AI
发布日期: 2025-01-27
💡 一句话要点
提出KIM模型，利用领域知识提升行为克隆的样本效率和泛化能力
🎯 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: 行为克隆 领域知识 大型语言模型 样本效率 泛化能力 序贯决策 知识驱动模型
📋 核心要点
- 行为克隆样本效率低，泛化性差，难以应对未见场景，是当前研究面临的核心问题。
- 利用大型语言模型，将专家领域知识编码进策略结构，使模型关注关键特征，提升泛化能力。
- 实验表明，KIM模型仅需少量演示即可完成任务，且对噪声具有鲁棒性，显著优于基线模型。
📝 摘要（中文）
行为克隆在序贯决策任务中通过学习专家演示取得了成功，但其样本效率低，且难以泛化到未见场景。一种解决思路是引入通用领域知识，使策略关注关键特征，并应用知识泛化到未见状态。虽然领域知识易于从专家处获取，但由于神经网络缺乏语义结构以及特征工程耗时，难以将其与个体样本学习相结合。为实现从通用知识和特定演示轨迹的学习，我们利用大型语言模型的编码能力，基于自然语言表达的专家领域知识实例化策略结构，并通过演示调整策略参数。我们将此方法命名为知识驱动模型（KIM），其结构反映了专家知识的语义。在Lunar Lander和Car Racing任务中的实验表明，我们的方法仅需5个演示即可解决任务，且对动作噪声具有鲁棒性，优于没有领域知识的基线模型。这表明，借助大型语言模型，我们可以将领域知识融入策略结构，提高行为克隆的样本效率。
🔬 方法详解
问题定义：行为克隆算法在序贯决策任务中表现出潜力，但其对样本的需求量大，且在面对未知的环境时泛化能力较弱。现有的方法难以有效地将专家提供的通用领域知识融入到学习过程中，导致模型无法充分利用这些知识来提高学习效率和泛化能力。
核心思路：本论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的编码能力，将专家以自然语言形式提供的领域知识转化为可执行的策略结构。通过这种方式，模型可以直接利用领域知识来指导学习过程，从而提高样本效率和泛化能力。
技术框架：KIM模型的整体框架包含以下几个主要步骤：1) 专家以自然语言形式提供领域知识；2) 使用大型语言模型将这些知识编码成一个初始的策略结构；3) 使用少量的专家演示数据来微调这个策略结构的参数。这个框架的关键在于利用LLM将非结构化的领域知识转化为结构化的策略，从而实现知识的有效利用。
关键创新：本论文最重要的技术创新点在于利用大型语言模型将自然语言形式的领域知识直接转化为可执行的策略结构。与传统的需要手动设计特征工程的方法相比，这种方法更加自动化，并且能够更好地利用专家提供的知识。此外，通过将领域知识融入到策略结构中，模型可以更好地泛化到未知的环境中。
关键设计：KIM模型的关键设计包括：1) 使用预训练的大型语言模型，例如GPT-3，来进行知识编码；2) 设计合适的提示工程（prompt engineering）来指导LLM生成有效的策略结构；3) 使用行为克隆算法来微调策略结构的参数，例如使用交叉熵损失函数来最小化预测动作和专家动作之间的差异。具体的网络结构和参数设置会根据具体的任务进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，KIM模型在Lunar Lander和Car Racing任务中表现出色。在Lunar Lander任务中，KIM模型仅需5个演示即可成功着陆，显著优于没有领域知识的基线模型。此外，KIM模型对动作噪声具有很强的鲁棒性，即使在存在噪声的情况下也能保持良好的性能。这些结果表明，通过结合领域知识，可以显著提高行为克隆的样本效率和泛化能力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人控制、自动驾驶、游戏AI等领域。通过结合领域知识，可以显著降低对训练数据的需求，并提高模型在复杂环境中的适应能力。未来，该方法有望推广到更广泛的序贯决策任务中，实现更智能、更高效的自主学习系统。
📄 摘要（原文）
Behavior cloning has shown success in many sequential decision-making tasks by learning from expert demonstrations, yet they can be very sample inefficient and fail to generalize to unseen scenarios. One approach to these problems is to introduce general domain knowledge, such that the policy can focus on the essential features and may generalize to unseen states by applying that knowledge. Although this knowledge is easy to acquire from the experts, it is hard to be combined with learning from individual examples due to the lack of semantic structure in neural networks and the time-consuming nature of feature engineering. To enable learning from both general knowledge and specific demonstration trajectories, we use a large language model's coding capability to instantiate a policy structure based on expert domain knowledge expressed in natural language and tune the parameters in the policy with demonstrations. We name this approach the Knowledge Informed Model (KIM) as the structure reflects the semantics of expert knowledge. In our experiments with lunar lander and car racing tasks, our approach learns to solve the tasks with as few as 5 demonstrations and is robust to action noise, outperforming the baseline model without domain knowledge. This indicates that with the help of large language models, we can incorporate domain knowledge into the structure of the policy, increasing sample efficiency for behavior cloning.