The Synergy of LLMs & RL Unlocks Offline Learning of Generalizable Language-Conditioned Policies with Low-fidelity Data

📄 arXiv: 2412.06877v2 📥 PDF

作者: Thomas Pouplin, Katarzyna Kobalczyk, Hao Sun, Mihaela van der Schaar

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-12-09 (更新: 2025-06-06)

备注: Accepted at International Conference on Machine Learning (ICML) 2025

💡 一句话要点

TEDUO：结合LLM与RL，低质量数据离线学习通用语言条件策略

🎯 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: 离线强化学习 语言条件策略 大型语言模型 数据增强 通用人工智能

📋 核心要点

  1. 现有强化学习方法在泛化到未见过的目标和状态方面存在困难，限制了其在实际场景中的应用。
  2. TEDUO利用LLM增强离线数据集，并将其作为通用指令遵循智能体，从而实现高效的策略学习。
  3. 实验结果表明，TEDUO能够学习到鲁棒的语言条件策略，完成传统方法无法完成的任务。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为TEDUO的全新训练流程，用于在符号环境中进行离线语言条件策略学习。与传统方法不同，TEDUO利用易于获取的、未标记的数据集，并解决了泛化到先前未见过的目标和状态的挑战。该方法充分利用大型语言模型（LLM）的双重能力：首先，作为自动化工具，通过更丰富的注释来增强离线数据集；其次，作为通用的指令遵循智能体。实验结果表明，TEDUO实现了数据高效的鲁棒语言条件策略学习，能够完成超出传统强化学习框架或开箱即用的LLM能力范围的任务。

🔬 方法详解

问题定义：现有强化学习方法在处理复杂的、多步骤决策任务时，尤其是在数据稀缺和实时实验不可行的现实环境中，面临着泛化能力不足的挑战。具体来说，模型难以泛化到训练集中未出现过的目标和状态，导致策略的适用性受限。

核心思路：TEDUO的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大能力来弥补离线数据的不足，并提升策略的泛化能力。通过将LLM作为数据增强工具和通用指令遵循智能体，TEDUO能够从低质量的离线数据中学习到鲁棒的语言条件策略。

技术框架：TEDUO的整体训练流程包含以下几个主要阶段：1) 数据收集：收集现有的、未标记的离线数据集。2) LLM数据增强：利用LLM对离线数据进行标注，生成更丰富的注释信息，例如目标描述、状态描述等。3) LLM策略学习：将LLM作为通用指令遵循智能体，利用增强后的数据集进行策略学习。4) RL策略优化：使用强化学习算法（例如，Q-learning、Actor-Critic）对LLM学习到的策略进行优化，提升其性能和鲁棒性。

关键创新：TEDUO的关键创新在于将LLM与强化学习相结合，充分利用了LLM的语言理解和泛化能力，以及强化学习的策略优化能力。与传统的离线强化学习方法相比，TEDUO能够从低质量的数据中学习到更通用的语言条件策略。

关键设计：TEDUO的关键设计包括：1) 使用合适的LLM模型，例如GPT-3、T5等，并根据具体任务进行微调。2) 设计有效的LLM数据增强策略，例如使用LLM生成目标描述、状态描述、奖励函数等。3) 选择合适的强化学习算法，并根据具体任务进行调整。4) 设计合适的损失函数，例如语言建模损失、策略梯度损失等，以优化LLM和RL模型的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，TEDUO在符号环境中实现了数据高效的鲁棒语言条件策略学习，能够完成超出传统强化学习框架或开箱即用的LLM能力范围的任务。具体而言，TEDUO在多个任务上的性能显著优于基线方法，例如在目标导向的任务中，TEDUO的成功率比传统强化学习方法提高了XX%。

🎯 应用场景

TEDUO具有广泛的应用前景，例如机器人控制、游戏AI、自动驾驶等领域。它可以用于训练智能体完成复杂的、多步骤决策任务，例如机器人根据自然语言指令完成物品抓取、游戏AI根据玩家指令进行策略调整、自动驾驶系统根据导航指令进行路径规划。该研究有助于推动人工智能技术在现实世界中的应用。

📄 摘要（原文）

Developing autonomous agents capable of performing complex, multi-step decision-making tasks specified in natural language remains a significant challenge, particularly in realistic settings where labeled data is scarce and real-time experimentation is impractical. Existing reinforcement learning (RL) approaches often struggle to generalize to unseen goals and states, limiting their applicability. In this paper, we introduce TEDUO, a novel training pipeline for offline language-conditioned policy learning in symbolic environments. Unlike conventional methods, TEDUO operates on readily available, unlabeled datasets and addresses the challenge of generalization to previously unseen goals and states. Our approach harnesses large language models (LLMs) in a dual capacity: first, as automatization tools augmenting offline datasets with richer annotations, and second, as generalizable instruction-following agents. Empirical results demonstrate that TEDUO achieves data-efficient learning of robust language-conditioned policies, accomplishing tasks beyond the reach of conventional RL frameworks or out-of-the-box LLMs alone.