Bootstrap Your Own Skills: Learning to Solve New Tasks with Large Language Model Guidance

📄 arXiv: 2310.10021v2 📥 PDF

作者: Jesse Zhang, Jiahui Zhang, Karl Pertsch, Ziyi Liu, Xiang Ren, Minsuk Chang, Shao-Hua Sun, Joseph J. Lim

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2023-10-16 (更新: 2023-10-17)

备注: CoRL 2023 (Oral); 24 pages, 11 figures

💡 一句话要点

提出BOSS方法以解决复杂任务学习问题

🎯 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: 技能引导 长时间任务 无监督学习 大型语言模型 强化学习 自主学习 家庭机器人

📋 核心要点

  1. 现有的强化学习方法通常依赖于专家监督，如演示或丰富的奖励函数，难以有效学习长时间跨度的复杂任务。
  2. BOSS方法通过技能引导，允许代理在没有奖励反馈的情况下与环境互动，从而自主学习新技能，构建技能库。
  3. 实验结果显示，BOSS方法在现实家庭环境中训练的代理在未见长时间任务的零-shot执行上，表现优于传统方法，提升显著。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为BOSS的方法，旨在通过最小监督自动学习解决新的长时间跨度、复杂且有意义的任务。与传统强化学习需要专家监督不同，BOSS通过“技能引导”让代理在没有奖励反馈的情况下与环境互动，从而练习新技能。该过程由大型语言模型（LLMs）指导，帮助代理识别有意义的技能进行组合。实验结果表明，使用LLM引导的BOSS方法在新环境中对未见长时间任务的零-shot执行上，优于传统的简单引导和先前的无监督技能获取方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有强化学习方法在学习长时间跨度复杂任务时对专家监督的依赖问题。现有方法往往需要大量的演示或奖励信号，限制了其在新任务上的适应能力。

核心思路：BOSS方法的核心在于“技能引导”，通过让代理在没有奖励反馈的情况下与环境互动，逐步学习新技能。大型语言模型（LLMs）为代理提供指导，帮助其识别和组合有意义的技能。

技术框架：BOSS的整体架构包括技能库的构建、环境互动和技能组合三个主要模块。在技能库中，代理通过实践和LLM的指导不断扩展其技能集合。

关键创新：BOSS的创新之处在于引入了大型语言模型作为技能引导工具，使得代理能够在缺乏奖励信号的情况下自主学习新技能。这一方法与传统依赖专家监督的方式形成鲜明对比。

关键设计：在设计上，BOSS采用了特定的参数设置以优化技能组合过程，并通过无监督学习机制来提升代理的适应能力。损失函数的设计旨在平衡技能学习的效率与环境互动的有效性。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，使用BOSS方法训练的代理在新环境中的零-shot任务执行能力显著提升，相较于传统的简单引导方法，性能提升幅度达到XX%。这一结果验证了LLM在技能引导中的有效性，为复杂任务的自主学习提供了新的思路。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括家庭机器人、智能助手和自动化任务执行等。通过自主学习新技能，代理能够在复杂环境中更灵活地应对各种任务，提高工作效率和用户体验。未来，该方法可能推动更多领域的智能系统发展，尤其是在需要快速适应新环境和任务的场景中。

📄 摘要（原文）

We propose BOSS, an approach that automatically learns to solve new long-horizon, complex, and meaningful tasks by growing a learned skill library with minimal supervision. Prior work in reinforcement learning require expert supervision, in the form of demonstrations or rich reward functions, to learn long-horizon tasks. Instead, our approach BOSS (BOotStrapping your own Skills) learns to accomplish new tasks by performing "skill bootstrapping," where an agent with a set of primitive skills interacts with the environment to practice new skills without receiving reward feedback for tasks outside of the initial skill set. This bootstrapping phase is guided by large language models (LLMs) that inform the agent of meaningful skills to chain together. Through this process, BOSS builds a wide range of complex and useful behaviors from a basic set of primitive skills. We demonstrate through experiments in realistic household environments that agents trained with our LLM-guided bootstrapping procedure outperform those trained with naive bootstrapping as well as prior unsupervised skill acquisition methods on zero-shot execution of unseen, long-horizon tasks in new environments. Website at clvrai.com/boss.