Scaling Laws for Pre-training Agents and World Models
作者: Tim Pearce, Tabish Rashid, Dave Bignell, Raluca Georgescu, Sam Devlin, Katja Hofmann
分类: cs.LG, cs.AI
发布日期: 2024-11-07 (更新: 2024-12-18)
💡 一句话要点
揭示预训练Agent和World Model的Scaling Laws，优化模型规模与数据配比
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 具身智能 预训练 世界建模 模仿学习 Scaling Laws 模型规模 数据规模
📋 核心要点
- 现有具身智能体性能提升依赖于扩大模型参数、数据集和计算量，但缺乏对规模效应的精确刻画。
- 本文通过研究模仿学习和世界建模中的scaling laws，揭示了模型规模、数据量与性能之间的关系。
- 研究发现，与语言模型类似，世界建模和模仿学习也存在幂律关系，但系数受分词器、任务和架构影响。
📝 摘要（中文）
本文研究了模型参数、数据集大小和计算量对具身智能体性能的影响。通过在离线数据集上使用生成学习目标进行预训练，以建模智能体的行为（模仿学习）或环境（世界建模），证明了性能提升与规模的扩大相关。本文更精确地描述了规模在这些任务中的作用，发现世界建模和模仿学习中也存在与语言建模中类似的幂律关系（例如，损失与最优模型大小之间）。然而，这些幂律的系数受到分词器、任务和架构的显著影响，这对模型和数据的最优规模具有重要意义。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决具身智能体预训练过程中，如何确定最优的模型规模和数据量，以达到最佳性能的问题。现有方法虽然表明增大模型、数据和算力可以提升性能，但缺乏对这种提升关系的量化分析，无法指导实际应用中模型和数据的选择。
核心思路：论文的核心思路是将语言模型中的scaling laws理论引入到具身智能体的模仿学习和世界建模任务中。通过分析模型损失与模型大小、数据量之间的关系，寻找幂律关系，从而为模型和数据的选择提供理论指导。同时，论文强调了分词器、任务和架构对scaling laws系数的影响，这意味着需要针对具体任务进行优化。
技术框架：论文的研究框架主要包括以下几个步骤：1) 选择合适的具身智能体任务，例如机器人控制或视频游戏；2) 构建离线数据集，用于模仿学习和世界建模；3) 设计不同的模型架构，例如Transformer；4) 使用不同的分词器对数据进行处理；5) 训练不同规模的模型，并记录损失函数值；6) 分析损失函数值与模型大小、数据量之间的关系，拟合幂律曲线；7) 分析分词器、任务和架构对幂律系数的影响。
关键创新：论文的关键创新在于：1) 将scaling laws理论从语言模型推广到具身智能体的模仿学习和世界建模任务中；2) 揭示了分词器、任务和架构对scaling laws系数的显著影响，强调了针对具体任务进行优化的必要性；3) 为具身智能体预训练过程中模型和数据的选择提供了量化的理论指导。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 选择了多种具身智能体任务，以验证scaling laws的普适性；2) 采用了Transformer等先进的模型架构，以提高模型的表达能力；3) 尝试了不同的分词器，以研究其对scaling laws的影响；4) 通过控制变量法，分析了模型大小、数据量、分词器、任务和架构等因素对scaling laws的影响。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过实验验证了世界建模和模仿学习中存在与语言建模类似的幂律关系。研究表明，损失与模型大小之间存在幂律关系，但幂律的系数受到分词器、任务和架构的显著影响。这些发现对优化模型规模和数据配比具有重要指导意义。
🎯 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scaling laws，可以更有效地预训练智能体，提升其在复杂环境中的适应性和决策能力。该研究有助于降低训练成本，加速具身智能体的开发和部署，并推动通用人工智能的发展。
📄 摘要（原文）
The performance of embodied agents has been shown to improve by increasing model parameters, dataset size, and compute. This has been demonstrated in domains from robotics to video games, when generative learning objectives on offline datasets (pre-training) are used to model an agent's behavior (imitation learning) or their environment (world modeling). This paper characterizes the role of scale in these tasks more precisely. Going beyond the simple intuition that `bigger is better', we show that the same types of power laws found in language modeling also arise in world modeling and imitation learning (e.g. between loss and optimal model size). However, the coefficients of these laws are heavily influenced by the tokenizer, task \& architecture -- this has important implications on the optimal sizing of models and data.