Unleashing the Power of Pre-trained Language Models for Offline Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2310.20587v5 📥 PDF

作者: Ruizhe Shi, Yuyao Liu, Yanjie Ze, Simon S. Du, Huazhe Xu

分类: cs.LG

发布日期: 2023-10-31 (更新: 2024-12-17)

备注: Format adjustment

💡 一句话要点

提出LaMo框架以解决离线强化学习中的数据稀缺问题

🎯 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 预训练语言模型 决策变换器 LoRA微调 稀疏奖励任务 数据效率 机器人控制

📋 核心要点

  1. 现有的离线强化学习方法在数据稀缺的情况下难以找到有效的策略，尤其是在真实世界应用中。
  2. 本文提出的LaMo框架通过结合预训练语言模型与决策变换器，利用LoRA微调方法来增强模型的学习能力。
  3. 实验结果显示，LaMo在稀疏奖励任务中表现出色，并在有限数据样本的情况下显著提升了性能。

📝 摘要（中文）

离线强化学习（RL）旨在利用预先收集的数据集找到近似最优策略。在现实场景中，数据收集可能代价高昂且风险较大，因此在领域内数据有限时，离线RL面临特别的挑战。鉴于大型语言模型（LLMs）及其少样本学习能力的最新进展，本文提出了基于决策变换器的语言模型运动控制（LaMo）框架，以有效利用预训练语言模型进行离线RL。该框架强调四个关键组件：1）使用顺序预训练的语言模型初始化决策变换器；2）采用LoRA微调方法，而非全权重微调，以有效结合语言模型的预训练知识与领域内知识；3）使用非线性多层感知机（MLP）变换生成嵌入；4）在微调过程中集成辅助语言预测损失，以稳定语言模型并保留其原有语言能力。实证结果表明，LaMo在稀疏奖励任务中表现优异，并缩小了基于值的离线RL方法与决策变换器在密集奖励任务中的差距。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决离线强化学习中由于数据稀缺而导致的策略学习困难，现有方法在此情况下往往无法有效利用有限的数据集。

核心思路：提出的LaMo框架通过将预训练语言模型与决策变换器结合，利用LoRA微调方法来有效整合预训练知识与领域知识，从而提升模型的学习能力。

技术框架：LaMo框架主要包括四个模块：1）使用预训练语言模型初始化决策变换器；2）采用LoRA微调方法；3）通过非线性MLP生成嵌入；4）在微调过程中引入辅助语言预测损失。

关键创新：LaMo的核心创新在于通过LoRA微调方法替代传统的全权重微调，能够更好地结合预训练知识与领域知识，同时保持语言模型的原有能力。

关键设计：在模型设计中，采用非线性MLP进行嵌入生成，避免了线性投影的限制。此外，辅助语言预测损失的引入有助于稳定模型训练过程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LaMo在稀疏奖励任务中表现优异，显著提升了模型的学习效率。在密集奖励任务中，LaMo缩小了基于值的离线RL方法与决策变换器之间的性能差距，展示了在有限数据样本下的强大能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人控制、自动驾驶、智能家居等需要高效决策的场景。通过有效利用有限的数据，LaMo框架能够在实际应用中降低数据收集成本，提高决策效率，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Offline reinforcement learning (RL) aims to find a near-optimal policy using pre-collected datasets. In real-world scenarios, data collection could be costly and risky; therefore, offline RL becomes particularly challenging when the in-domain data is limited. Given recent advances in Large Language Models (LLMs) and their few-shot learning prowess, this paper introduces $\textbf{La}$nguage Models for $\textbf{Mo}$tion Control ($\textbf{LaMo}$), a general framework based on Decision Transformers to effectively use pre-trained Language Models (LMs) for offline RL. Our framework highlights four crucial components: (1) Initializing Decision Transformers with sequentially pre-trained LMs, (2) employing the LoRA fine-tuning method, in contrast to full-weight fine-tuning, to combine the pre-trained knowledge from LMs and in-domain knowledge effectively, (3) using the non-linear MLP transformation instead of linear projections, to generate embeddings, and (4) integrating an auxiliary language prediction loss during fine-tuning to stabilize the LMs and retain their original abilities on languages. Empirical results indicate $\textbf{LaMo}$ achieves excellent performance in sparse-reward tasks and closes the gap between value-based offline RL methods and decision transformers in dense-reward tasks. In particular, our method demonstrates superior performance in scenarios with limited data samples.