DistRL: An Asynchronous Distributed Reinforcement Learning Framework for On-Device Control Agents
作者: Taiyi Wang, Zhihao Wu, Jianheng Liu, Jianye Hao, Jun Wang, Kun Shao
分类: cs.LG, cs.AI, cs.DC, eess.SY
发布日期: 2024-10-18 (更新: 2025-02-21)
备注: Paper and Appendix, 26 pages
💡 一句话要点
提出DistRL，用于设备端控制代理的异步分布式强化学习框架，提升训练效率。
🎯 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: 设备端控制代理 分布式强化学习 异步训练 在线学习 多模态大语言模型
📋 核心要点
- 设备端控制代理面临数据有限和在线训练效率低下的挑战，尤其是在移动设备上微调多模态大语言模型时。
- DistRL框架采用中心化训练和去中心化数据采集，并结合定制的强化学习算法，平衡探索与数据利用，实现高效稳定的在线微调。
- 实验表明，DistRL在训练效率、数据收集速度和任务成功率方面均优于现有方法，为设备端控制代理带来了显著提升。
📝 摘要（中文）
本文提出DistRL，一个用于设备端控制代理在线强化学习微调的框架，旨在提升训练效率。DistRL采用中心化训练和去中心化数据采集，确保在动态在线交互中进行高效微调。该框架还配备了定制的强化学习算法，有效平衡了探索和已收集数据的优先利用，从而确保训练的稳定性和鲁棒性。实验结果表明，DistRL的训练效率平均提高了3倍，数据收集速度比领先的同步多机方法快2.4倍。经过训练，DistRL在开放基准测试中的通用Android任务上的成功率比现有方法提高了20%，显著优于现有方法，同时保持了相同的训练时间。这些结果验证了DistRL的可扩展性和效率，为实际设备控制任务提供了显著的训练效率和代理性能提升。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决设备端控制代理，特别是移动设备上的控制代理，在数据有限和在线训练效率低下的情况下，如何高效地进行强化学习微调的问题。现有方法，如同步多机强化学习，在动态在线交互环境中效率较低，难以充分利用收集到的数据。
核心思路：DistRL的核心思路是采用中心化训练和去中心化数据采集相结合的方式。中心化训练能够充分利用计算资源进行模型优化，而去中心化数据采集能够高效地从不同的设备上收集数据，从而解决数据稀缺的问题。此外，通过定制的强化学习算法，平衡探索与利用，确保训练的稳定性和鲁棒性。
技术框架：DistRL框架包含以下几个主要模块：1) 分布式数据采集模块：负责在多个设备上并行收集交互数据。2) 中心化训练模块：负责利用收集到的数据进行模型训练和更新。3) 策略部署模块：将训练好的策略部署到设备端控制代理上。整个流程是异步的，数据采集和模型训练可以并行进行，从而提高整体效率。
关键创新：DistRL的关键创新在于其异步分布式架构和定制的强化学习算法。异步分布式架构允许数据采集和模型训练并行进行，避免了同步方法的瓶颈。定制的强化学习算法能够根据设备端控制代理的特点，有效地平衡探索与利用，从而提高训练效率和模型性能。
关键设计：论文中提到的关键设计包括：1) 优先经验回放机制，用于更有效地利用收集到的数据。2) 探索策略的设计，旨在平衡探索和利用，避免陷入局部最优。3) 损失函数的设计，旨在提高模型的稳定性和鲁棒性。具体的参数设置和网络结构在论文中可能没有详细描述，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
DistRL在实验中表现出色，训练效率平均提高了3倍，数据收集速度比领先的同步多机方法快2.4倍。在通用Android任务上，DistRL的成功率比现有方法提高了20%，显著优于现有方法，同时保持了相同的训练时间。这些结果表明DistRL在实际设备控制任务中具有显著的优势。
🎯 应用场景
DistRL框架可应用于各种设备端控制代理，例如智能手机、智能家居设备和可穿戴设备。它可以提升这些设备在理解用户意图和执行复杂任务方面的能力，从而改善用户体验。未来，DistRL有望推动设备端人工智能的发展，实现更加智能和个性化的设备交互。
📄 摘要（原文）
On-device control agents, especially on mobile devices, are responsible for operating mobile devices to fulfill users' requests, enabling seamless and intuitive interactions. Integrating Multimodal Large Language Models (MLLMs) into these agents enhances their ability to understand and execute complex commands, thereby improving user experience. However, fine-tuning MLLMs for on-device control presents significant challenges due to limited data availability and inefficient online training processes. This paper introduces DistRL, a novel framework designed to enhance the efficiency of online RL fine-tuning for mobile device control agents. DistRL employs centralized training and decentralized data acquisition to ensure efficient fine-tuning in the context of dynamic online interactions. Additionally, the framework is backed by our tailor-made RL algorithm, which effectively balances exploration with the prioritized utilization of collected data to ensure stable and robust training. Our experiments show that, on average, DistRL delivers a 3X improvement in training efficiency and enables training data collection 2.4X faster than the leading synchronous multi-machine methods. Notably, after training, DistRL achieves a 20% relative improvement in success rate compared to state-of-the-art methods on general Android tasks from an open benchmark, significantly outperforming existing approaches while maintaining the same training time. These results validate DistRL as a scalable and efficient solution, offering substantial improvements in both training efficiency and agent performance for real-world, in-the-wild device control tasks.