TAIL: Task-specific Adapters for Imitation Learning with Large Pretrained Models

📄 arXiv: 2310.05905v2 📥 PDF

作者: Zuxin Liu, Jesse Zhang, Kavosh Asadi, Yao Liu, Ding Zhao, Shoham Sabach, Rasool Fakoor

分类: cs.LG, cs.AI, cs.RO

发布日期: 2023-10-09 (更新: 2024-03-08)

备注: Published on ICLR 2024

💡 一句话要点

提出TAIL框架以高效适应新控制任务

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 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 预训练模型 参数高效微调 机器人控制 持续学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在控制任务中面临数据稀缺和计算挑战，难以充分利用大型预训练模型。
  2. 本文提出TAIL框架，利用参数高效微调技术，旨在高效适应新控制任务。
  3. 实验结果显示，TAIL结合LoRA在适应性能上优于其他方法，仅需1%的参数，避免灾难性遗忘。

📝 摘要（中文）

大型预训练模型在控制领域（如机器人技术）的潜力尚未得到充分发挥，主要由于数据稀缺和训练或微调这些大型模型的计算挑战。现有研究主要集中在有效的预训练或单任务适应上，而现实问题需要数据高效、持续适应新控制任务。为此，本文提出了TAIL（任务特定适配器用于模仿学习）框架，旨在高效适应新控制任务。通过借鉴语言领域的参数高效微调技术，TAIL探索了瓶颈适配器、P-Tuning和低秩适应（LoRA）等技术，以在有限示范数据下适应大型预训练模型。实验结果表明，TAIL结合LoRA在后适应性能上优于其他基线，仅需1%的可训练参数，同时避免灾难性遗忘，保持持续学习中的适应性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型预训练模型在控制领域应用中的数据稀缺和计算挑战。现有方法多集中于单任务适应，缺乏对新控制任务的高效适应能力。

核心思路：TAIL框架通过引入参数高效微调技术，允许在有限的示范数据下快速适应新任务，避免了传统方法中的灾难性遗忘问题。

技术框架：TAIL的整体架构包括多个模块，主要有任务特定适配器、参数高效微调技术（如LoRA）和适应性评估机制。通过这些模块，TAIL能够在新任务中快速调整模型参数。

关键创新：TAIL的核心创新在于结合了多种参数高效微调技术，尤其是LoRA，使得在仅使用1%可训练参数的情况下，模型能够实现最佳的后适应性能。与现有方法相比，TAIL在适应性和效率上具有显著优势。

关键设计：在设计中，TAIL采用了低秩适应（LoRA）技术，设置了适配器的参数量，并设计了适应性评估的损失函数，以确保模型在新任务中的表现和学习能力。通过这些设计，TAIL能够有效地保持模型的适应性和性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，TAIL结合LoRA在后适应性能上优于其他参数高效微调技术，使用仅1%的可训练参数，显著提升了模型在新任务上的表现，同时有效避免了灾难性遗忘现象。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人控制、自动化系统和智能助手等。通过高效适应新任务，TAIL框架能够在实际应用中减少数据需求，提高模型的灵活性和实用性，推动智能系统的进一步发展。

📄 摘要（原文）

The full potential of large pretrained models remains largely untapped in control domains like robotics. This is mainly because of the scarcity of data and the computational challenges associated with training or fine-tuning these large models for such applications. Prior work mainly emphasizes either effective pretraining of large models for decision-making or single-task adaptation. But real-world problems will require data-efficient, continual adaptation for new control tasks. Recognizing these constraints, we introduce TAIL (Task-specific Adapters for Imitation Learning), a framework for efficient adaptation to new control tasks. Inspired by recent advancements in parameter-efficient fine-tuning in language domains, we explore efficient fine-tuning techniques -- e.g., Bottleneck Adapters, P-Tuning, and Low-Rank Adaptation (LoRA) -- in TAIL to adapt large pretrained models for new tasks with limited demonstration data. Our extensive experiments in large-scale language-conditioned manipulation tasks comparing prevalent parameter-efficient fine-tuning techniques and adaptation baselines suggest that TAIL with LoRA can achieve the best post-adaptation performance with only 1\% of the trainable parameters of full fine-tuning, while avoiding catastrophic forgetting and preserving adaptation plasticity in continual learning settings.