TD-MPC-Opt: Distilling Model-Based Multi-Task Reinforcement Learning Agents

📄 arXiv: 2507.01823v1 📥 PDF

作者: Dmytro Kuzmenko, Nadiya Shvai

分类: cs.LG, cs.RO

发布日期: 2025-07-02

备注: Preprint of a manuscript submitted for peer review

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

TD-MPC-Opt：通过蒸馏提升模型预测控制在多任务强化学习中的效率

🎯 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)

关键词: 强化学习 知识蒸馏 模型压缩 多任务学习 模型预测控制 机器人 世界模型

📋 核心要点

  1. 现有基于模型的强化学习方法在资源受限环境下部署大型世界模型时面临挑战。
  2. 该论文提出了一种知识蒸馏方法，将大型多任务智能体的知识迁移到小型模型中，提升效率。
  3. 实验表明，蒸馏后的模型在MT30基准测试中取得了显著的性能提升，并进行了模型量化。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的基于模型的强化学习知识迁移方法，旨在解决在资源受限环境中部署大型世界模型的关键挑战。该方法有效地将一个高容量多任务智能体（3.17亿参数）蒸馏成一个紧凑模型（100万参数），并在MT30基准测试中显著提高了各种任务的性能。蒸馏后的模型实现了28.45的最先进的归一化分数，超过了原始100万参数模型的18.93分。这一改进证明了该蒸馏技术能够捕获和整合复杂的多任务知识。此外，通过FP16后训练量化进一步优化了蒸馏模型，使其大小减少了约50%。该方法解决了实际部署限制，并提供了对大型世界模型中知识表示的见解，为机器人和其他资源受限应用中更高效和可访问的多任务强化学习系统铺平了道路。代码可在https://github.com/dmytro-kuzmenko/td-mpc-opt获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在资源受限环境中部署大型世界模型的问题。现有方法通常需要庞大的计算资源和存储空间，限制了其在机器人等实际应用中的部署。因此，需要一种方法能够将大型模型的知识迁移到小型模型中，同时保持甚至提升性能。

核心思路：论文的核心思路是利用知识蒸馏技术，将一个预训练好的大型多任务智能体（teacher model）的知识迁移到一个小型模型（student model）中。通过训练student model来模仿teacher model的行为和预测，从而使student model能够学习到teacher model所掌握的复杂知识。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 训练一个大型多任务智能体作为teacher model。2) 使用teacher model生成训练数据，包括状态、动作和奖励等信息。3) 使用蒸馏损失函数训练student model，使其模仿teacher model的行为。4) 对student model进行后训练量化，进一步减小模型大小。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种有效的蒸馏方法，能够将大型多任务智能体的知识迁移到小型模型中，并在MT30基准测试中取得了显著的性能提升。此外，论文还探索了后训练量化技术，进一步减小了模型大小，使其更易于部署在资源受限环境中。

关键设计：论文使用了TD-MPC作为基础的强化学习算法。蒸馏损失函数的设计是关键，需要平衡模仿teacher model行为的准确性和student model自身的探索能力。FP16后训练量化用于进一步压缩模型大小，需要在精度和效率之间进行权衡。具体的网络结构和超参数设置在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，通过蒸馏，100万参数的student模型在MT30基准测试中取得了28.45的归一化分数，显著超过了原始100万参数模型的18.93分。这表明该蒸馏方法能够有效地将大型模型的知识迁移到小型模型中，并提升其性能。此外，通过FP16后训练量化，模型大小进一步减少了约50%，使其更易于部署。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人、自动驾驶、游戏AI等领域。通过将大型模型的知识蒸馏到小型模型中，可以降低计算成本和存储需求，使得智能体能够在资源受限的环境中运行。例如，可以将复杂的机器人控制策略部署到低功耗的嵌入式设备上，实现更智能、更高效的机器人应用。此外，该方法还可以用于开发更轻量级的自动驾驶系统，提高车辆的安全性。

📄 摘要（原文）

We present a novel approach to knowledge transfer in model-based reinforcement learning, addressing the critical challenge of deploying large world models in resource-constrained environments. Our method efficiently distills a high-capacity multi-task agent (317M parameters) into a compact model (1M parameters) on the MT30 benchmark, significantly improving performance across diverse tasks. Our distilled model achieves a state-of-the-art normalized score of 28.45, surpassing the original 1M parameter model score of 18.93. This improvement demonstrates the ability of our distillation technique to capture and consolidate complex multi-task knowledge. We further optimize the distilled model through FP16 post-training quantization, reducing its size by $\sim$50\%. Our approach addresses practical deployment limitations and offers insights into knowledge representation in large world models, paving the way for more efficient and accessible multi-task reinforcement learning systems in robotics and other resource-constrained applications. Code available at https://github.com/dmytro-kuzmenko/td-mpc-opt.