Fast Adaptation with Behavioral Foundation Models
作者: Harshit Sikchi, Andrea Tirinzoni, Ahmed Touati, Yingchen Xu, Anssi Kanervisto, Scott Niekum, Amy Zhang, Alessandro Lazaric, Matteo Pirotta
分类: cs.LG, cs.AI, cs.RO
发布日期: 2025-04-10
备注: 25 pages
💡 一句话要点
提出基于行为基础模型的快速自适应策略，提升零样本强化学习性能。
🎯 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: 行为基础模型 快速自适应 零样本强化学习 任务嵌入 策略优化
📋 核心要点
- 零样本强化学习策略因训练误差和推理误差导致性能次优，限制了其应用。
- 提出在预训练行为基础模型的低维任务嵌入空间中搜索的快速自适应策略。
- 实验表明，该策略在少量episode内显著提升零样本性能，优于现有方法。
📝 摘要（中文）
无监督零样本强化学习(RL)已经成为预训练行为基础模型(BFMs)的强大范例，使智能体能够在零样本方式下解决各种下游任务，即无需额外的测试时学习或规划。这通过学习自监督任务嵌入以及相应的近优行为，并结合推理过程来直接检索任何给定奖励函数的潜在任务嵌入和相关策略来实现。尽管结果很有希望，但由于无监督训练过程、嵌入和推理过程引起的误差，零样本策略通常是次优的。在本文中，我们专注于设计快速自适应策略，以在与环境进行少量在线交互的步骤中提高BFM的零样本性能，同时避免适应过程中的任何性能下降。值得注意的是，我们证明了现有的BFM学习了一组技能，其中包含比其推理过程识别的策略更有效的策略，使其非常适合快速适应。受此观察的启发，我们提出了actor-critic和actor-only快速自适应策略，这些策略在预训练BFM的低维任务嵌入空间中搜索，以快速提高其零样本策略在任何下游任务上的性能。值得注意的是，我们的方法减轻了微调预训练RL模型时常见的初始“遗忘”阶段。我们在多个导航和运动领域中，在四种最先进的零样本RL方法之上评估了我们的快速自适应策略。我们的结果表明，它们在几十个episode中实现了比零样本性能高10-40%的改进，优于现有的基线。
🔬 方法详解
问题定义：现有行为基础模型（BFMs）在零样本强化学习中表现出潜力，但由于无监督训练、嵌入和推理过程中的误差，其零样本策略往往不是最优的。微调预训练模型时，常见的“遗忘”现象也会导致性能下降。因此，需要一种快速自适应策略，能够在少量交互中提升BFM的零样本性能，同时避免性能下降。
核心思路：论文的核心思路是利用BFM已经学习到的技能集合，这些技能可能包含比推理过程选择的策略更优的策略。通过在BFM的低维任务嵌入空间中搜索，可以快速找到更适合当前任务的策略，从而提升性能。这种方法避免了从头开始学习，也减轻了微调过程中的“遗忘”现象。
技术框架：该方法基于预训练的BFM，包括一个任务嵌入空间和一个策略网络。快速自适应策略的目标是在这个任务嵌入空间中找到一个最优的任务嵌入，从而选择相应的策略。该框架包含以下主要阶段：1) 使用预训练的BFM初始化策略网络和任务嵌入空间；2) 使用actor-critic或actor-only方法在任务嵌入空间中进行搜索，以找到最优的任务嵌入；3) 使用找到的任务嵌入来执行策略。
关键创新：该方法最重要的创新点在于利用了BFM已经学习到的技能集合，并通过在低维任务嵌入空间中搜索来实现快速自适应。与传统的微调方法相比，该方法避免了从头开始学习，也减轻了“遗忘”现象。此外，该方法提出了actor-critic和actor-only两种不同的搜索策略，可以根据具体任务选择合适的方法。
关键设计：该方法的关键设计包括：1) 使用预训练的BFM作为基础，避免从头开始学习；2) 在低维任务嵌入空间中进行搜索，降低了搜索空间的大小；3) 提出了actor-critic和actor-only两种不同的搜索策略，可以根据具体任务选择合适的方法。具体的参数设置和损失函数取决于所使用的actor-critic或actor-only算法。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在多个导航和运动领域中，在几十个episode内实现了比零样本性能高10-40%的改进，优于现有的基线方法。这表明该方法能够有效地利用预训练的BFM，并通过快速自适应策略提升零样本性能。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人导航、游戏AI、自动驾驶等领域，通过预训练的行为基础模型和快速自适应策略，可以使智能体在新的环境中快速学习并执行任务，降低了开发成本和部署时间，具有重要的实际应用价值。
📄 摘要（原文）
Unsupervised zero-shot reinforcement learning (RL) has emerged as a powerful paradigm for pretraining behavioral foundation models (BFMs), enabling agents to solve a wide range of downstream tasks specified via reward functions in a zero-shot fashion, i.e., without additional test-time learning or planning. This is achieved by learning self-supervised task embeddings alongside corresponding near-optimal behaviors and incorporating an inference procedure to directly retrieve the latent task embedding and associated policy for any given reward function. Despite promising results, zero-shot policies are often suboptimal due to errors induced by the unsupervised training process, the embedding, and the inference procedure. In this paper, we focus on devising fast adaptation strategies to improve the zero-shot performance of BFMs in a few steps of online interaction with the environment while avoiding any performance drop during the adaptation process. Notably, we demonstrate that existing BFMs learn a set of skills containing more performant policies than those identified by their inference procedure, making them well-suited for fast adaptation. Motivated by this observation, we propose both actor-critic and actor-only fast adaptation strategies that search in the low-dimensional task-embedding space of the pre-trained BFM to rapidly improve the performance of its zero-shot policies on any downstream task. Notably, our approach mitigates the initial "unlearning" phase commonly observed when fine-tuning pre-trained RL models. We evaluate our fast adaptation strategies on top of four state-of-the-art zero-shot RL methods in multiple navigation and locomotion domains. Our results show that they achieve 10-40% improvement over their zero-shot performance in a few tens of episodes, outperforming existing baselines.