Diffusion Augmented Agents: A Framework for Efficient Exploration and Transfer Learning

📄 arXiv: 2407.20798v1 📥 PDF

作者: Norman Di Palo, Leonard Hasenclever, Jan Humplik, Arunkumar Byravan

分类: cs.LG, cs.AI, cs.RO

发布日期: 2024-07-30

备注: Published at 3rd Conference on Lifelong Learning Agents (CoLLAs), 2024

💡 一句话要点

提出Diffusion Augmented Agents (DAAG)框架，提升具身智能体强化学习的样本效率和迁移学习能力

🎯 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: 具身智能 强化学习 扩散模型 后见经验增强 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有强化学习方法在具身智能体任务中面临样本效率低和泛化能力差的挑战，尤其是在复杂环境和新任务中。
  2. DAAG框架利用扩散模型进行后见经验增强，通过大型语言模型协调，自主地将智能体的历史经验与目标指令对齐。
  3. 实验结果表明，DAAG显著提高了奖励检测器的学习效率，增强了经验迁移能力，并加速了新任务的学习过程。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种名为Diffusion Augmented Agents (DAAG) 的新框架，该框架利用大型语言模型、视觉语言模型和扩散模型来提高具身智能体强化学习中的样本效率和迁移学习能力。DAAG通过使用扩散模型以时间上和几何上一致的方式转换视频，从而对智能体的过去经验进行后见重标记，以对齐目标指令，这种技术我们称之为后见经验增强。大型语言模型在无需人工监督的情况下协调这一自主过程，使其非常适合终身学习场景。该框架减少了微调视觉语言模型（作为奖励检测器）和在新任务上训练强化学习智能体所需的奖励标记数据量。我们在涉及操作和导航的模拟机器人环境中展示了DAAG的样本效率提升。我们的结果表明，DAAG改进了奖励检测器的学习、过去经验的迁移以及新任务的获取——这是开发高效终身学习智能体的关键能力。补充材料和可视化效果可在我们的网站https://sites.google.com/view/diffusion-augmented-agents/上找到。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决具身智能体强化学习中样本效率和迁移学习的问题。现有的强化学习方法，尤其是应用于机器人操作和导航等复杂任务时，需要大量的训练数据才能获得良好的性能。此外，将已学习的策略迁移到新的任务或环境中通常也很困难，需要重新训练或进行大量的微调。

核心思路：论文的核心思路是利用扩散模型生成与目标指令对齐的视觉数据，从而增强智能体的历史经验。通过这种方式，智能体可以从更少的真实数据中学习，并且能够更好地泛化到新的任务。大型语言模型用于协调整个过程，实现自主的经验增强和任务学习。

技术框架：DAAG框架包含以下几个主要模块：1) 智能体与环境交互并收集经验数据；2) 扩散模型根据目标指令对历史经验数据进行转换，生成增强后的数据；3) 视觉语言模型作为奖励检测器，用于评估智能体的行为；4) 强化学习算法利用增强后的数据和奖励信号训练智能体。大型语言模型负责协调这些模块，并根据任务需求调整扩散模型的生成过程。

关键创新：DAAG的关键创新在于使用扩散模型进行后见经验增强。与传统的后见经验回放方法不同，DAAG利用扩散模型生成视觉上逼真且与目标指令一致的数据，从而更有效地利用历史经验。此外，使用大型语言模型进行自主协调，使得该框架能够适应不同的任务和环境，并实现终身学习。

关键设计：扩散模型采用条件生成的方式，以目标指令作为条件，生成与指令对齐的视觉数据。视觉语言模型使用对比学习进行训练，以区分成功和失败的经验。强化学习算法采用近端策略优化（PPO）等方法，利用增强后的数据进行训练。大型语言模型通过提示工程进行配置，以实现对扩散模型和视觉语言模型的有效控制。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在模拟机器人环境中进行了实验，结果表明DAAG显著提高了样本效率和迁移学习能力。例如，在操作任务中，DAAG能够使用比传统方法少得多的数据学习到相同的策略。此外，DAAG还能够将已学习的策略迁移到新的任务中，而无需进行大量的微调。具体性能数据未知。

🎯 应用场景

DAAG框架具有广泛的应用前景，例如：机器人操作、自动驾驶、游戏AI等。它可以帮助智能体更高效地学习复杂的任务，并能够更好地适应新的环境和目标。此外，该框架还可以用于开发更智能、更自主的机器人，从而在工业、医疗、服务等领域发挥更大的作用。

📄 摘要（原文）

We introduce Diffusion Augmented Agents (DAAG), a novel framework that leverages large language models, vision language models, and diffusion models to improve sample efficiency and transfer learning in reinforcement learning for embodied agents. DAAG hindsight relabels the agent's past experience by using diffusion models to transform videos in a temporally and geometrically consistent way to align with target instructions with a technique we call Hindsight Experience Augmentation. A large language model orchestrates this autonomous process without requiring human supervision, making it well-suited for lifelong learning scenarios. The framework reduces the amount of reward-labeled data needed to 1) finetune a vision language model that acts as a reward detector, and 2) train RL agents on new tasks. We demonstrate the sample efficiency gains of DAAG in simulated robotics environments involving manipulation and navigation. Our results show that DAAG improves learning of reward detectors, transferring past experience, and acquiring new tasks - key abilities for developing efficient lifelong learning agents. Supplementary material and visualizations are available on our website https://sites.google.com/view/diffusion-augmented-agents/