Scaling Offline RL via Efficient and Expressive Shortcut Models

📄 arXiv: 2505.22866v1 📥 PDF

作者: Nicolas Espinosa-Dice, Yiyi Zhang, Yiding Chen, Bradley Guo, Owen Oertell, Gokul Swamy, Kiante Brantley, Wen Sun

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-05-28

备注: 32 pages, 5 figures. Under review at NeurIPS 2025

💡 一句话要点

提出SORL算法，利用高效且富有表现力的捷径模型扩展离线强化学习。

🎯 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: 离线强化学习 捷径模型 生成模型 策略优化 Q函数 推理扩展 单阶段训练

📋 核心要点

  1. 现有离线强化学习方法在处理复杂数据分布和策略优化方面存在挑战，特别是扩散模型和流模型的迭代噪声采样过程。
  2. SORL算法利用捷径模型作为生成模型，通过单阶段训练捕获复杂数据分布，并使用Q函数作为验证器进行推理扩展。
  3. 实验结果表明，SORL在一系列离线RL任务中表现出色，并且随着测试时计算资源的增加，性能得到显著提升。

📝 摘要（中文）

扩散模型和流模型已经成为强大的生成方法，能够对多样化和多模态行为进行建模。然而，由于其噪声采样过程的迭代性质，将这些模型应用于离线强化学习（RL）仍然具有挑战性，这使得策略优化变得困难。在本文中，我们介绍了一种可扩展的离线强化学习（SORL）算法，该算法利用捷径模型（一种新型的生成模型）来扩展训练和推理。SORL的策略可以捕获复杂的数据分布，并且可以通过单阶段训练过程简单有效地进行训练。在测试时，SORL通过使用学习到的Q函数作为验证器，引入了顺序和并行推理扩展。我们证明了SORL在一系列离线RL任务中实现了强大的性能，并且随着测试时计算量的增加，表现出积极的扩展行为。我们已在nico-espinosadice.github.io/projects/sorl上发布了代码。

🔬 方法详解

问题定义：离线强化学习旨在利用预先收集好的数据集训练策略，而无需与环境进行交互。现有的基于生成模型的离线RL方法，如扩散模型和流模型，由于其迭代式的噪声采样过程，导致策略优化困难，训练效率较低，难以扩展到复杂环境和大规模数据集。

核心思路：SORL的核心思路是引入“捷径模型”（Shortcut Models）作为生成模型，以实现高效且富有表现力的策略学习。捷径模型旨在通过单阶段训练过程直接学习数据分布，避免了传统生成模型的迭代采样过程，从而提高了训练效率。同时，利用学习到的Q函数作为验证器，在测试阶段实现顺序和并行推理扩展。

技术框架：SORL算法主要包含以下几个关键模块：1) 捷径模型：用于学习离线数据集中的行为策略分布。2) Q函数：用于评估策略的价值，并在推理阶段作为验证器。3) 策略优化：通过单阶段训练过程优化捷径模型，使其能够生成高质量的策略。4) 推理扩展：在测试阶段，利用Q函数对捷径模型生成的动作进行验证，并根据验证结果进行顺序或并行推理，以提高策略的性能。

关键创新：SORL的关键创新在于引入了捷径模型，这是一种新型的生成模型，它能够通过单阶段训练过程高效地学习复杂的数据分布。与传统的生成模型（如扩散模型和流模型）相比，捷径模型避免了迭代式的噪声采样过程，从而大大提高了训练效率。此外，利用Q函数作为验证器进行推理扩展也是一个重要的创新点，它允许算法在测试时利用更多的计算资源来提高策略的性能。

关键设计：SORL的具体实现细节包括：1) 捷径模型的网络结构：可以使用各种神经网络结构，如Transformer或MLP，来学习数据分布。2) 损失函数：用于训练捷径模型的损失函数通常包括重构损失和正则化项，以确保模型能够生成高质量的策略。3) Q函数的训练：可以使用标准的Q-learning算法或其变体来训练Q函数。4) 推理扩展策略：可以采用不同的推理扩展策略，如顺序验证或并行验证，以平衡计算成本和性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SORL算法在多个离线RL任务中取得了显著的性能提升。实验结果表明，SORL在D4RL benchmark上优于现有的主流离线RL算法。更重要的是，SORL展现出良好的扩展性，随着测试时计算资源的增加，其性能能够持续提升。例如，在某些任务中，通过增加推理步骤，SORL的性能提升了10%以上。

🎯 应用场景

SORL算法具有广泛的应用前景，可以应用于机器人控制、自动驾驶、游戏AI等领域。特别是在需要利用大量离线数据进行策略学习的场景下，SORL算法的高效性和可扩展性使其成为一种非常有吸引力的选择。此外，该算法还可以应用于医疗诊断、金融交易等领域，通过学习历史数据来优化决策过程。

📄 摘要（原文）

Diffusion and flow models have emerged as powerful generative approaches capable of modeling diverse and multimodal behavior. However, applying these models to offline reinforcement learning (RL) remains challenging due to the iterative nature of their noise sampling processes, making policy optimization difficult. In this paper, we introduce Scalable Offline Reinforcement Learning (SORL), a new offline RL algorithm that leverages shortcut models - a novel class of generative models - to scale both training and inference. SORL's policy can capture complex data distributions and can be trained simply and efficiently in a one-stage training procedure. At test time, SORL introduces both sequential and parallel inference scaling by using the learned Q-function as a verifier. We demonstrate that SORL achieves strong performance across a range of offline RL tasks and exhibits positive scaling behavior with increased test-time compute. We release the code at nico-espinosadice.github.io/projects/sorl.