Distilling Reinforcement Learning Algorithms for In-Context Model-Based Planning

📄 arXiv: 2502.19009v1 📥 PDF

作者: Jaehyeon Son, Soochan Lee, Gunhee Kim

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-02-26

备注: ICLR 2025

💡 一句话要点

提出DICP，通过上下文学习进行模型预测，提升强化学习效率。

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

关键词: 上下文学习 模型预测 强化学习 Transformer 元强化学习

📋 核心要点

  1. 现有上下文强化学习模型继承了模仿算法的次优行为，主要原因是算法采用的渐进式更新规则。
  2. DICP通过Transformer同时学习环境动态和改进策略，实现上下文模型预测，从而克服次优行为。
  3. 实验表明，DICP在多个环境中的性能优于现有方法，且显著减少了环境交互次数。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为Distillation for In-Context Planning (DICP)的上下文模型预测强化学习框架。该框架利用Transformer同时学习环境动态模型和改进策略。与学习单独的动态模型不同，DICP允许模型在采取行动前模拟潜在结果，从而摆脱次优行为。通过在离散和连续环境（包括Darkroom变体和Meta-World）中的评估，结果表明DICP在显著减少环境交互次数的同时，实现了最先进的性能，优于无模型方法和现有的元强化学习方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于Transformer的上下文强化学习方法，虽然能够通过模仿现有强化学习算法实现样本高效的适应，但同时也继承了这些算法的次优行为。这些次优行为主要源于传统强化学习算法的渐进式更新方式，导致模型难以跳出局部最优解。因此，如何让上下文强化学习模型摆脱对模仿算法的依赖，学习到更优的策略是一个关键问题。

核心思路：本文的核心思路是引入模型预测（Model-Based Planning）机制，让Transformer在上下文中同时学习环境动态模型和策略。通过预测未来可能的状态和奖励，模型可以在采取行动之前进行“思考”，从而避免盲目地模仿次优行为。这种方式允许模型在上下文中进行策略改进，而无需显式地训练一个独立的动态模型。

技术框架：DICP框架主要包含以下几个核心模块：1) Transformer编码器：用于处理历史经验序列（状态、动作、奖励等），提取上下文信息。2) 动态模型：Transformer的一部分用于预测下一个状态和奖励，实现环境建模。3) 策略模型：Transformer的另一部分用于根据上下文和动态模型的预测结果，选择最优动作。整个框架通过上下文学习的方式进行训练，即通过输入一系列历史经验，让Transformer学习如何在上下文中进行模型预测和策略优化。

关键创新：DICP的关键创新在于将模型预测和上下文学习相结合，使得Transformer能够在上下文中同时学习环境动态和策略，而无需显式地训练一个独立的动态模型。这种方式不仅提高了样本效率，还允许模型在上下文中进行策略改进，从而摆脱对模仿算法的依赖。此外，DICP还通过蒸馏的方式，将动态模型的信息传递给策略模型，进一步提升了策略的性能。

关键设计：DICP的关键设计包括：1) 使用Transformer作为核心模型，利用其强大的序列建模能力。2) 设计合适的损失函数，鼓励模型准确预测下一个状态和奖励，并选择最优动作。3) 通过蒸馏损失，将动态模型的信息传递给策略模型。4) 在训练过程中，采用合适的探索策略，鼓励模型探索不同的状态和动作空间。

📊 实验亮点

DICP在Darkroom和Meta-World等多个离散和连续控制任务上取得了显著的性能提升。实验结果表明，DICP在达到与现有方法相当甚至更优的性能时，所需的样本数量显著减少，在某些任务上甚至减少了几个数量级。例如，在Meta-World任务中，DICP的性能超过了现有的元强化学习方法，同时显著降低了环境交互次数。

🎯 应用场景

DICP具有广泛的应用前景，例如机器人控制、游戏AI、自动驾驶等领域。通过上下文学习和模型预测，DICP可以帮助智能体在复杂环境中快速学习和适应，从而实现更高效、更智能的决策。此外，DICP还可以应用于元强化学习，帮助智能体快速适应新的任务和环境。

📄 摘要（原文）

Recent studies have shown that Transformers can perform in-context reinforcement learning (RL) by imitating existing RL algorithms, enabling sample-efficient adaptation to unseen tasks without parameter updates. However, these models also inherit the suboptimal behaviors of the RL algorithms they imitate. This issue primarily arises due to the gradual update rule employed by those algorithms. Model-based planning offers a promising solution to this limitation by allowing the models to simulate potential outcomes before taking action, providing an additional mechanism to deviate from the suboptimal behavior. Rather than learning a separate dynamics model, we propose Distillation for In-Context Planning (DICP), an in-context model-based RL framework where Transformers simultaneously learn environment dynamics and improve policy in-context. We evaluate DICP across a range of discrete and continuous environments, including Darkroom variants and Meta-World. Our results show that DICP achieves state-of-the-art performance while requiring significantly fewer environment interactions than baselines, which include both model-free counterparts and existing meta-RL methods.