Reward Generation via Large Vision-Language Model in Offline Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2504.08772v1 📥 PDF

作者: Younghwan Lee, Tung M. Luu, Donghoon Lee, Chang D. Yoo

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-04-03

备注: 5 pages, ICASSP 2025. First two authors are equally contributed

💡 一句话要点

提出RG-VLM，利用视觉-语言大模型为离线强化学习自动生成奖励

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

关键词: 离线强化学习 奖励函数生成 视觉-语言模型 自动化 长程任务 辅助奖励 智能体学习

📋 核心要点

  1. 离线强化学习依赖人工设计的密集奖励函数，成本高昂且需要领域知识，限制了其应用。
  2. RG-VLM利用视觉-语言大模型的推理能力，自动从离线数据中生成奖励信号，无需人工参与。
  3. 实验表明，RG-VLM能有效提升长程任务的泛化能力，并可作为辅助奖励信号提升性能。

📝 摘要（中文）

在离线强化学习中，从固定数据集学习为环境交互成本高昂或存在风险的领域提供了一种有前景的解决方案。然而，为离线数据集设计密集的奖励信号需要大量的人工努力和领域专业知识。利用人类反馈的强化学习（RLHF）已经成为一种替代方案，但由于需要人参与，成本仍然很高，这促使人们对自动奖励生成模型产生了兴趣。为了解决这个问题，我们提出了基于大型视觉-语言模型（VLM）的奖励生成方法（RG-VLM），该方法利用VLM的推理能力从离线数据中生成奖励，而无需人工干预。RG-VLM提高了长程任务的泛化能力，并且可以与稀疏奖励信号无缝集成以提高任务性能，展示了其作为辅助奖励信号的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决离线强化学习中奖励函数设计的难题。现有方法依赖人工设计密集奖励，这需要大量的人工标注和领域专业知识，成本高昂且难以泛化到新的任务和环境。此外，即使是利用人类反馈的强化学习（RLHF），仍然需要大量的人工参与，限制了其应用。

核心思路：论文的核心思路是利用大型视觉-语言模型（VLM）的强大推理能力，自动从离线数据中生成奖励信号。VLM能够理解图像和文本信息，并进行复杂的推理，因此可以根据环境状态和智能体的行为，自动判断行为的优劣，从而生成合适的奖励。

技术框架：RG-VLM的整体框架包含以下几个主要模块：1) 离线数据集：包含环境状态和智能体行为的交互数据。2) 视觉-语言模型：用于理解环境状态和智能体行为，并生成奖励信号。3) 奖励生成器：将VLM的输出转化为可用于强化学习的奖励值。4) 离线强化学习算法：利用生成的奖励信号训练智能体。

关键创新：RG-VLM的关键创新在于利用VLM自动生成奖励信号，无需人工参与。这大大降低了奖励函数设计的成本，并提高了泛化能力。此外，RG-VLM还可以与稀疏奖励信号无缝集成，进一步提高任务性能。

关键设计：论文中，VLM的具体选择和训练方式未知。奖励生成器的设计可能需要根据具体的任务进行调整。损失函数的设计可能包括模仿学习损失和强化学习损失，以提高奖励信号的准确性和有效性。具体的网络结构细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验验证了RG-VLM的有效性，表明其能够提高长程任务的泛化能力，并可作为辅助奖励信号提升任务性能。具体的性能数据和对比基线未知，但结果表明RG-VLM具有很大的潜力。

🎯 应用场景

RG-VLM可应用于各种离线强化学习场景，尤其是在环境交互成本高昂或存在风险的领域，例如机器人控制、自动驾驶、游戏AI等。该方法能够降低奖励函数设计的成本，提高智能体的学习效率和泛化能力，加速相关技术的落地应用。

📄 摘要（原文）

In offline reinforcement learning (RL), learning from fixed datasets presents a promising solution for domains where real-time interaction with the environment is expensive or risky. However, designing dense reward signals for offline dataset requires significant human effort and domain expertise. Reinforcement learning with human feedback (RLHF) has emerged as an alternative, but it remains costly due to the human-in-the-loop process, prompting interest in automated reward generation models. To address this, we propose Reward Generation via Large Vision-Language Models (RG-VLM), which leverages the reasoning capabilities of LVLMs to generate rewards from offline data without human involvement. RG-VLM improves generalization in long-horizon tasks and can be seamlessly integrated with the sparse reward signals to enhance task performance, demonstrating its potential as an auxiliary reward signal.