Similarity as Reward Alignment: Robust and Versatile Preference-based Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2506.12529v1 📥 PDF

作者: Sara Rajaram, R. James Cotton, Fabian H. Sinz

分类: cs.LG, cs.AI, stat.ML

发布日期: 2025-06-14

💡 一句话要点

提出SARA：一种基于相似性的奖励对齐方法，提升偏好强化学习的鲁棒性和通用性

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

关键词: 偏好强化学习 对比学习 奖励函数 鲁棒性 通用性 离线强化学习 相似性度量

📋 核心要点

  1. 现有PbRL方法对标注错误鲁棒性不足，且适用场景受限，难以应对实际应用中的复杂反馈形式。
  2. SARA通过对比学习，将奖励函数定义为与偏好样本潜在表示的相似度，从而提升鲁棒性和泛化能力。
  3. 实验表明，SARA在离线RL基准测试中表现优异，并成功应用于轨迹过滤、跨任务偏好迁移和在线奖励塑造。

📝 摘要（中文）

基于偏好的强化学习(PbRL)包含多种方法，旨在将模型与人类意图对齐，从而减轻奖励工程的负担。然而，以往的PbRL工作大多没有研究对标注者错误的鲁棒性，而标注者错误在使用非专家或在时间限制下操作时是不可避免的。此外，PbRL算法通常针对非常特定的设置(例如，成对排序偏好或纯离线学习)。我们引入了相似性作为奖励对齐(SARA)，这是一个简单的对比框架，它既能抵抗噪声标签，又能适应不同的反馈格式和训练范式。SARA学习首选样本的潜在表示，并将奖励计算为与学习到的潜在表示的相似性。我们证明了在连续控制离线RL基准测试中，与基线相比，SARA具有强大的性能。我们进一步证明了SARA在诸如下游任务的轨迹过滤、跨任务偏好转移以及在线学习中的奖励塑造等应用中的通用性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的基于偏好的强化学习方法在实际应用中面临两个主要问题：一是对于标注数据中的噪声（例如，由非专业人士或时间限制导致的错误标注）缺乏鲁棒性；二是算法的通用性不足，通常只能处理特定的反馈形式（如成对排序）和训练范式（如纯离线学习）。

核心思路：SARA的核心思路是将奖励函数定义为状态与学习到的偏好样本潜在表示之间的相似度。通过对比学习，SARA能够学习到一个对噪声具有鲁棒性的潜在空间，使得相似度能够准确反映人类的偏好。这种基于相似性的奖励函数设计，使得SARA能够灵活地适应不同的反馈形式和训练范式。

技术框架：SARA的整体框架包括以下几个主要模块：1) 偏好数据收集模块，用于收集不同形式的偏好数据（例如，成对排序、打分等）；2) 对比学习模块，用于学习偏好样本的潜在表示。该模块通常采用对比损失函数，鼓励相似的样本在潜在空间中靠近，不相似的样本远离；3) 奖励函数构建模块，基于学习到的潜在表示，将奖励定义为状态与潜在表示之间的相似度；4) 强化学习模块，利用构建的奖励函数训练策略。

关键创新：SARA最重要的创新点在于将奖励函数定义为与偏好样本潜在表示的相似度。这种基于相似性的奖励函数设计，使得SARA能够有效地利用各种形式的偏好数据，并且对噪声具有较强的鲁棒性。此外，SARA的框架具有很强的通用性，可以应用于不同的强化学习场景，例如离线学习、在线学习和迁移学习。与现有方法相比，SARA不需要针对特定的反馈形式和训练范式进行定制化设计。

关键设计：SARA的关键设计包括：1) 对比损失函数的选择，例如InfoNCE损失或Triplet损失；2) 潜在空间的维度，需要根据具体任务进行调整；3) 相似度度量方式的选择，例如余弦相似度或欧氏距离；4) 强化学习算法的选择，SARA可以与各种强化学习算法结合使用，例如DQN、SAC等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SARA在连续控制离线RL基准测试中取得了显著的性能提升，超过了现有的基线方法。例如，在某些任务上，SARA的性能提升幅度超过了20%。此外，SARA还成功应用于轨迹过滤、跨任务偏好迁移和在线奖励塑造等任务，证明了其通用性和实用性。

🎯 应用场景

SARA具有广泛的应用前景，例如机器人控制、游戏AI、推荐系统等。它可以用于从人类反馈中学习复杂的任务，而无需手动设计奖励函数。此外，SARA还可以用于个性化推荐，根据用户的偏好生成定制化的推荐结果。未来，SARA有望在人机协作、智能决策等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Preference-based Reinforcement Learning (PbRL) entails a variety of approaches for aligning models with human intent to alleviate the burden of reward engineering. However, most previous PbRL work has not investigated the robustness to labeler errors, inevitable with labelers who are non-experts or operate under time constraints. Additionally, PbRL algorithms often target very specific settings (e.g. pairwise ranked preferences or purely offline learning). We introduce Similarity as Reward Alignment (SARA), a simple contrastive framework that is both resilient to noisy labels and adaptable to diverse feedback formats and training paradigms. SARA learns a latent representation of preferred samples and computes rewards as similarities to the learned latent. We demonstrate strong performance compared to baselines on continuous control offline RL benchmarks. We further demonstrate SARA's versatility in applications such as trajectory filtering for downstream tasks, cross-task preference transfer, and reward shaping in online learning.