Self-supervised Pretraining for Decision Foundation Model: Formulation, Pipeline and Challenges

📄 arXiv: 2401.00031v2 📥 PDF

作者: Xiaoqian Liu, Jianbin Jiao, Junge Zhang

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2023-12-29 (更新: 2024-01-05)

💡 一句话要点

探索决策基础模型的自监督预训练：方法、流程与挑战

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 决策模型 自监督学习 预训练 强化学习 迁移学习

📋 核心要点

  1. 传统决策方法样本效率低、泛化性差，难以适应复杂环境。
  2. 论文提出“预训练-然后-适应”的流程，利用大规模自监督预训练提升决策能力。
  3. 论文调研了数据收集、预训练目标和适应策略，并指出了未来发展方向。

📝 摘要（中文）

决策是一个动态过程，需要感知、记忆和推理来做出选择并找到最优策略。传统的决策方法存在样本效率和泛化能力不足的问题，而大规模自监督预训练已在语言和视觉领域实现了通过微调或少样本学习进行快速适应。因此，本文提出将从通用大规模自监督预训练中获得的知识整合到下游决策问题中。我们提出了“预训练-然后-适应”的流程，并调研了数据收集、预训练目标和适应策略方面的最新工作，以用于决策预训练和下游推理。最后，我们指出了在通用和灵活的自监督预训练的帮助下，开发决策基础模型的关键挑战和未来方向。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决传统决策方法在样本效率和泛化能力上的不足。现有方法通常需要大量特定任务的数据进行训练，难以适应新的环境和任务。此外，这些方法往往缺乏利用通用知识的能力，导致学习效率低下。

核心思路：论文的核心思路是借鉴自然语言处理和计算机视觉领域中大规模自监督预训练的成功经验，将通用知识迁移到决策任务中。通过在大量无标签数据上进行预训练，模型可以学习到环境的通用表示和动态特性，从而提高在下游决策任务中的样本效率和泛化能力。

技术框架：论文提出了“预训练-然后-适应”的流程。该流程包含三个主要阶段：1) 数据收集：收集大规模的决策相关数据，可以是真实世界的交互数据或模拟数据；2) 预训练：使用自监督学习方法在收集到的数据上训练模型，学习环境的通用表示；3) 适应：将预训练好的模型迁移到下游决策任务中，通过微调或少样本学习进行快速适应。

关键创新：论文的关键创新在于将大规模自监督预训练的思想引入到决策领域，并提出了一个通用的预训练框架。与传统的决策方法相比，该方法能够利用大量的无标签数据，学习到环境的通用表示，从而提高样本效率和泛化能力。

关键设计：论文调研了多种自监督学习方法，例如对比学习、掩码预测等，可以用于决策任务的预训练。此外，论文还讨论了不同的适应策略，例如微调、少样本学习等，可以用于将预训练好的模型迁移到下游任务中。具体的参数设置、损失函数和网络结构需要根据具体的任务和数据进行调整。

📊 实验亮点

该论文为决策领域引入了自监督预训练的思想，并提出了一个通用的预训练框架。虽然论文本身没有提供具体的实验结果，但它调研了相关工作，并指出了未来研究方向，为后续研究奠定了基础。未来的工作可以通过实验验证该方法的有效性，并探索更有效的预训练目标和适应策略。

🎯 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。通过预训练，智能体可以更快地适应新的环境和任务，降低开发成本，提高决策效率。未来，该方法有望推动通用人工智能的发展，实现更智能、更自主的决策系统。

📄 摘要（原文）

Decision-making is a dynamic process requiring perception, memory, and reasoning to make choices and find optimal policies. Traditional approaches to decision-making suffer from sample efficiency and generalization, while large-scale self-supervised pretraining has enabled fast adaptation with fine-tuning or few-shot learning in language and vision. We thus argue to integrate knowledge acquired from generic large-scale self-supervised pretraining into downstream decision-making problems. We propose Pretrain-Then-Adapt pipeline and survey recent work on data collection, pretraining objectives and adaptation strategies for decision-making pretraining and downstream inference. Finally, we identify critical challenges and future directions for developing decision foundation model with the help of generic and flexible self-supervised pretraining.