XLand-100B: A Large-Scale Multi-Task Dataset for In-Context Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2406.08973v3 📥 PDF

作者: Alexander Nikulin, Ilya Zisman, Alexey Zemtsov, Vladislav Kurenkov

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2024-06-13 (更新: 2025-03-01)

备注: ICLR 2025, Poster, Source code: https://github.com/dunnolab/xland-minigrid-datasets

💡 一句话要点

提出XLand-100B大规模数据集，用于提升上下文强化学习泛化能力。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 上下文强化学习 大规模数据集 泛化能力 XLand-MiniGrid 强化学习基准

📋 核心要点

  1. 上下文强化学习缺乏具有挑战性的基准数据集，限制了其发展，现有实验多在简单环境和小规模数据集上进行。
  2. 论文构建了大规模数据集XLand-100B，包含丰富的任务和交互数据，旨在促进上下文强化学习的泛化能力研究。
  3. 实验表明，现有上下文强化学习基线模型在XLand-100B数据集上表现不佳，突显了该数据集的挑战性。

📝 摘要（中文）

本文提出了XLand-100B，一个基于XLand-MiniGrid环境的大规模上下文强化学习数据集，旨在解决该领域缺乏具有挑战性的基准问题。该数据集包含近3万个不同任务的完整学习历史，覆盖1000亿个transitions和25亿个episodes。数据集的收集耗费了5万GPU小时。除了数据集，本文还提供了复现或扩展该数据集的工具。同时，论文对常见的上下文强化学习基线进行了评估，结果表明它们难以泛化到新的和多样的任务中。这项工作旨在促进上下文强化学习领域的研究，并为进一步扩展提供坚实的基础。

🔬 方法详解

问题定义：上下文强化学习旨在利用历史经验（即上下文）来加速新任务的学习。然而，现有研究受限于数据集规模和任务复杂度，难以评估和提升模型的泛化能力。现有方法的痛点在于缺乏足够多样和具有挑战性的环境，导致模型在新任务上的表现不佳。

核心思路：论文的核心思路是通过构建一个大规模、多样化的数据集，为上下文强化学习提供一个更具挑战性的基准。通过在大量不同任务上进行训练和评估，可以更好地评估和提升模型的泛化能力。数据集的规模和多样性是关键，能够迫使模型学习更通用的策略。

技术框架：XLand-100B数据集基于XLand-MiniGrid环境构建，包含以下主要组成部分：1) 任务生成器：用于生成各种不同的MiniGrid任务，每个任务都有不同的目标和约束。2) 数据收集器：使用强化学习算法（具体算法未知）在每个任务上进行训练，并记录完整的学习历史，包括状态、动作、奖励等。3) 数据存储和管理：将收集到的数据存储在高效的数据结构中，并提供方便的API供研究人员访问和使用。

关键创新：XLand-100B的关键创新在于其规模和多样性。与现有数据集相比，XLand-100B包含的任务数量和交互数据量都显著增加，覆盖了更广泛的任务类型和难度级别。这种大规模和多样性使得XLand-100B成为一个更具挑战性和代表性的上下文强化学习基准。

关键设计：关于数据集生成的具体参数设置、强化学习算法的选择、以及数据存储和管理的具体技术细节，论文摘要中没有明确说明，属于未知信息。但可以推测，任务生成器需要精心设计，以确保任务的多样性和难度适中。数据收集器需要选择合适的强化学习算法，以保证数据质量和效率。数据存储和管理需要采用高效的数据结构和API，以方便研究人员访问和使用。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验验证了现有上下文强化学习基线模型在XLand-100B数据集上的泛化能力不足。实验结果表明，这些模型在面对新的和多样的任务时表现不佳，突显了XLand-100B数据集的挑战性和价值。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未给出，属于未知信息。

🎯 应用场景

XLand-100B数据集可用于训练和评估各种上下文强化学习算法，例如元学习、模仿学习和强化学习。该数据集可以促进开发更通用、更鲁棒的智能体，应用于机器人控制、游戏AI、自动驾驶等领域，提升智能体在未知环境中的适应能力。

📄 摘要（原文）

Following the success of the in-context learning paradigm in large-scale language and computer vision models, the recently emerging field of in-context reinforcement learning is experiencing a rapid growth. However, its development has been held back by the lack of challenging benchmarks, as all the experiments have been carried out in simple environments and on small-scale datasets. We present XLand-100B, a large-scale dataset for in-context reinforcement learning based on the XLand-MiniGrid environment, as a first step to alleviate this problem. It contains complete learning histories for nearly $30,000$ different tasks, covering $100$B transitions and 2.5B episodes. It took 50,000 GPU hours to collect the dataset, which is beyond the reach of most academic labs. Along with the dataset, we provide the utilities to reproduce or expand it even further. We also benchmark common in-context RL baselines and show that they struggle to generalize to novel and diverse tasks. With this substantial effort, we aim to democratize research in the rapidly growing field of in-context reinforcement learning and provide a solid foundation for further scaling.