目录
RL 预训练简介
在线预训练
离线预训练
迈向通用智能体
首页 科技周边 人工智能 系统回顾深度强化学习预训练,在线、离线等研究这一篇就够了

系统回顾深度强化学习预训练,在线、离线等研究这一篇就够了

Apr 09, 2023 am 11:31 AM
强化学习 训练

近年来,强化学习 (RL) 在深度学习的带动下发展迅速,从游戏到机器人领域的各种突破,激发了人们对设计复杂、大规模 RL 算法和系统的兴趣。然而,现有 RL 研究普遍让智能体在面对新的任务时只能从零开始学习,难以利用预先获取的先验知识来辅助决策,导致很大的计算开销。

而在监督学习领域,预训练范式已经被验证为有效的获得可迁移先验知识的方式,通过在大规模数据集上进行预训练,网络模型能够快速适应不同的下游任务上。相似的思路同样在 RL 中有所尝试,尤其是近段时间关于 “通才” 智能体 [1, 2] 的研究,让人不禁思考是否在 RL 领域也能诞生如 GPT-3 [3] 那样的通用预训练模型。

然而,预训练在 RL 领域的应用面临着诸多挑战,例如上下游任务之间的显著差异、预训练数据如何高效获取与利用、先验知识如何有效迁移等问题都阻碍了预训练范式在 RL 中的成功应用。同时,过往研究考虑的实验设定和方法存在很大差异,这令研究者很难在现实场景下设计合适的预训练模型。

为了梳理预训练在 RL 领域的发展以及未来可能的发展方向,来自上海交通大学和腾讯的研究者撰文综述,讨论现有 RL 预训练在不同设定下的细分方法和待解决的问题

图片

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2211.03959.pdf

RL 预训练简介

强化学习(RL)为顺序决策提供了一个通用的数学形式。通过 RL 算法和深度神经网络,在不同领域的各种应用上实现了以数据驱动的方式、优化指定奖励函数学习到的智能体取得了超越人类的表现。然而,虽然 RL 已被证明可以有效地解决指定任务,但样本效率和泛化能力仍然是阻碍 RL 在现实世界应用中的两大障碍。在 RL 研究中,一个标准的范式是让智能体从自己或他人收集的经验中学习,针对单一任务,通过随机初始化来优化神经网络。与之相反,对人类来说,世界先验知识对决策过程有很大的帮助。如果任务与以前看到的任务有关,人类倾向于复用已经学到的知识来快速适应新的任务,而不需要从头开始学习。因此,与人类相比, RL 智能体存在数据效率低下问题,而且容易出现过拟合现象。

然而,机器学习其他领域的最新进展积极倡导利用从大规模预训练中构建的先验知识。通过对广泛的数据进行大规模训练,大型基础模型 (foundation models) 可以快速适应各种下游任务。这种预训练 - 微调范式在计算机视觉和自然语言处理等领域已被证明有效。然而,预训练还没有对 RL 领域产生重大影响。尽管这种方法很有前景,但设计大规模 RL 预训练的原则面临诸多挑战。1)领域和任务的多样性;2)有限的数据源;3)快速适应解决下游任务的难度。这些因素源于 RL 的内在特征,需要研究者加以特别考虑。

预训练对 RL 有很大的潜力,这项研究可以作为对这一方向感兴趣的人的起点。本文中,研究者试图对现有深度强化学习的预训练工作进行系统的回顾。

近年来,深度强化学习预训练经历了几次突破性进展。首先,基于专家示范的预训练使用监督学习来预测专家所采取的行动,已经在 AlphaGo 上得到应用。为了追求更少监督的大规模预训练,无监督 RL 领域发展迅速,它允许智能体在没有奖励信号的情况下从与环境的互动中学习。此外,离线强化学习 (offline RL) 发展迅猛,又促使研究人员进一步考虑如何利用无标签和次优的离线数据进行预训练。最后,基于多任务和多模态数据的离线训练方法进一步为通用的预训练范式铺平了道路。

图片

在线预训练

以往 RL 的成功都是在密集和设计良好的奖励函数下实现的。在诸多领域取得巨大进展的传统 RL 范式,在扩展到大规模预训练时面临两个关键挑战。首先,RL 智能体很容易过拟合,用复杂的任务奖励预训练得到的智能体很难在从未见过的任务上取得很好的性能。此外,设计奖励函数通常十分昂贵,需要大量专家知识,这在实际中无疑是个很大的挑战。

无奖励信号的在线预训练可能会成为学习通用先验知识的可用解决方案,并且是无需人工参与的监督信号。在线预训练旨在在没有人类监督的情况下,通过与环境的交互来获得先验知识。在预训练阶段,智能体被允许与环境进行长时间的交互,但不能获得外在奖励。这种解决方案,也被称为无监督 RL,近年来研究者一直在积极研究。

为了激励智能体在没有任何监督信号的情况下从环境中获取先验知识,一种成熟的方法是为智能体设计内在奖励 (intrinsic reward) ,鼓励智能体通过收集多样的经验或掌握可迁移的技能,相应地设计奖励机制。先前研究已经表明,通过内在奖励和标准 RL 算法进行在线预训练,智能体能够快速适应下游任务。

图片

离线预训练

尽管在线预训练在无需人类监督的情况下能够取得很好的预训练效果,但对于大规模应用来说,在线预训练仍然是有限的。毕竟,在线的交互与在大型和多样化的数据集上进行训练的需求在一定程度上是互斥的。为了解决这个问题,人们往往希望将数据收集和预训练环节脱钩,直接利用从其他智能体或人类收集的历史数据进行预训练。

一个可行的解决方案是离线强化学习。离线强化学习的目的是从离线数据中获得一个奖励最大化的 RL 策略。其所面临的一个基本挑战是分布偏移问题,即训练数据和测试期间看到的数据之间的分布差异。现有的离线强化学习方法关注如何在使用函数近似时解决这一挑战。例如,策略约束方法明确要求学到的策略避免采取数据集中未见的动作,价值正则化方法则通过将价值函数拟合到某种形式的下限,缓解了价值函数的高估问题。然而,离线训练的策略是否能泛化到离线数据集中未见的新环境中,仍然没有得到充分的探索。

或许,我们可以避开 RL 策略的学习,而是利用离线数据学习有利于下游任务的收敛速度或最终性能的先验知识。更有趣的是,如果我们的模型能够在没有人类监督的情况下利用离线数据,它就有可能从海量的数据中获益。本文中,研究者把这种设定称为离线预训练,智能体可以从离线数据中提取重要的信息(例如,良好的表征和行为先验)。

图片

迈向通用智能体

在单一环境和单一模态下的预训练方法主要集中于以上提到的在线预训练和离线预训练设定,而在最近,领域内的研究者对建立一个单一的通用决策模型的兴趣激增(例如,Gato [1] 和 Multi-game DT [2]),使得同一模型能够处理不同环境中不同模态的任务。为了使智能体能够从各种开放式任务中学习并适应这些任务,该研究希望能够利用不同形式的大量先验知识,如视觉感知和语言理解。更为重要地是,如果研究者能成功地在 RL 和其他领域的机器学习之间架起一座桥梁,将以前的成功经验结合起来,或许可以建立一个能够完成各种任务的通用智能体模型。

以上是系统回顾深度强化学习预训练,在线、离线等研究这一篇就够了的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

本站声明
本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系admin@php.cn

热AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免费脱衣服图片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脱衣机

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

免费生成ai无尽的。

热门文章

R.E.P.O.能量晶体解释及其做什么(黄色晶体)
2 周前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
仓库:如何复兴队友
4 周前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Hello Kitty Island冒险:如何获得巨型种子
4 周前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

热工具

记事本++7.3.1

记事本++7.3.1

好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版

SublimeText3汉化版

中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1

禅工作室 13.0.1

功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神级代码编辑软件(SublimeText3)

开源!超越ZoeDepth! DepthFM:快速且精确的单目深度估计! 开源!超越ZoeDepth! DepthFM:快速且精确的单目深度估计! Apr 03, 2024 pm 12:04 PM

0.这篇文章干了啥?提出了DepthFM:一个多功能且快速的最先进的生成式单目深度估计模型。除了传统的深度估计任务外,DepthFM还展示了在深度修复等下游任务中的最先进能力。DepthFM效率高,可以在少数推理步骤内合成深度图。下面一起来阅读一下这项工作~1.论文信息标题:DepthFM:FastMonocularDepthEstimationwithFlowMatching作者:MingGui,JohannesS.Fischer,UlrichPrestel,PingchuanMa,Dmytr

通义千问再开源,Qwen1.5带来六种体量模型,性能超越GPT3.5 通义千问再开源,Qwen1.5带来六种体量模型,性能超越GPT3.5 Feb 07, 2024 pm 10:15 PM

赶在春节前,通义千问大模型(Qwen)的1.5版上线了。今天上午,新版本的消息引发了AI社区关注。新版大模型包括六个型号尺寸:0.5B、1.8B、4B、7B、14B和72B。其中,最强版本的性能超越了GPT3.5和Mistral-Medium。该版本包含Base模型和Chat模型,并提供多语言支持。阿里通义千问团队表示,相关技术也已经上线到了通义千问官网和通义千问App。除此以外,今天Qwen1.5的发布还有如下一些重点:支持32K上下文长度;开放了Base+Chat模型的checkpoint;

抛弃编码器-解码器架构,用扩散模型做边缘检测效果更好,国防科大提出DiffusionEdge 抛弃编码器-解码器架构,用扩散模型做边缘检测效果更好,国防科大提出DiffusionEdge Feb 07, 2024 pm 10:12 PM

当前的深度边缘检测网络通常采用编码器-解码器架构,其中包含上下采样模块,以更好地提取多层次的特征。然而,这种结构限制了网络输出准确且细致的边缘检测结果。针对这一问题,一篇AAAI2024上的论文给出了新的解决方案。论文题目:DiffusionEdge:DiffusionProbabilisticModelforCrispEdgeDetection作者:叶云帆(国防科技大学),徐凯(国防科技大学),黄雨行(国防科技大学),易任娇(国防科技大学),蔡志平(国防科技大学)论文链接:https://ar

大模型也能切片,微软SliceGPT让LLAMA-2计算效率大增 大模型也能切片,微软SliceGPT让LLAMA-2计算效率大增 Jan 31, 2024 am 11:39 AM

大型语言模型(LLM)通常拥有数十亿参数,经过数万亿token的数据训练。然而,这样的模型训练和部署成本都非常昂贵。为了降低计算需求,人们常常采用各种模型压缩技术。这些模型压缩技术一般可以分为四类:蒸馏、张量分解(包括低秩因式分解)、剪枝和量化。剪枝方法已经存在一段时间,但许多方法需要在剪枝后进行恢复微调(RFT)以保持性能,这使得整个过程成本高且难以扩展。苏黎世联邦理工学院和微软的研究者提出了一个解决此问题的方法,名为SliceGPT。该方法的核心思想是通过删除权重矩阵中的行和列来降低网络的嵌

你好,电动Atlas!波士顿动力机器人复活,180度诡异动作吓坏马斯克 你好,电动Atlas!波士顿动力机器人复活,180度诡异动作吓坏马斯克 Apr 18, 2024 pm 07:58 PM

波士顿动力Atlas,正式进入电动机器人时代!昨天,液压Atlas刚刚「含泪」退出历史舞台,今天波士顿动力就宣布:电动Atlas上岗。看来,在商用人形机器人领域,波士顿动力是下定决心要和特斯拉硬刚一把了。新视频放出后,短短十几小时内,就已经有一百多万观看。旧人离去,新角色登场,这是历史的必然。毫无疑问,今年是人形机器人的爆发年。网友锐评:机器人的进步,让今年看起来像人类的开幕式动作、自由度远超人类,但这真不是恐怖片?视频一开始,Atlas平静地躺在地上,看起来应该是仰面朝天。接下来,让人惊掉下巴

超级智能体生命力觉醒!可自我更新的AI来了,妈妈再也不用担心数据瓶颈难题 超级智能体生命力觉醒!可自我更新的AI来了,妈妈再也不用担心数据瓶颈难题 Apr 29, 2024 pm 06:55 PM

哭死啊,全球狂炼大模型,一互联网的数据不够用,根本不够用。训练模型搞得跟《饥饿游戏》似的,全球AI研究者,都在苦恼怎么才能喂饱这群数据大胃王。尤其在多模态任务中,这一问题尤为突出。一筹莫展之际,来自人大系的初创团队,用自家的新模型,率先在国内把“模型生成数据自己喂自己”变成了现实。而且还是理解侧和生成侧双管齐下,两侧都能生成高质量、多模态的新数据,对模型本身进行数据反哺。模型是啥?中关村论坛上刚刚露面的多模态大模型Awaker1.0。团队是谁?智子引擎。由人大高瓴人工智能学院博士生高一钊创立,高

快手版Sora「可灵」开放测试:生成超120s视频,更懂物理,复杂运动也能精准建模 快手版Sora「可灵」开放测试:生成超120s视频,更懂物理,复杂运动也能精准建模 Jun 11, 2024 am 09:51 AM

什么?疯狂动物城被国产AI搬进现实了?与视频一同曝光的,是一款名为「可灵」全新国产视频生成大模型。Sora利用了相似的技术路线,结合多项自研技术创新,生产的视频不仅运动幅度大且合理,还能模拟物理世界特性,具备强大的概念组合能力和想象力。数据上看,可灵支持生成长达2分钟的30fps的超长视频,分辨率高达1080p,且支持多种宽高比。另外再划个重点,可灵不是实验室放出的Demo或者视频结果演示,而是短视频领域头部玩家快手推出的产品级应用。而且主打一个务实,不开空头支票、发布即上线,可灵大模型已在快影

美国空军高调展示首个AI战斗机!部长亲自试驾全程未干预,10万行代码试飞21次 美国空军高调展示首个AI战斗机!部长亲自试驾全程未干预,10万行代码试飞21次 May 07, 2024 pm 05:00 PM

最近,军事圈被这个消息刷屏了:美军的战斗机,已经能由AI完成全自动空战了。是的,就在最近,美军的AI战斗机首次公开,揭开了神秘面纱。这架战斗机的全名是可变稳定性飞行模拟器测试飞机(VISTA),由美空军部长亲自搭乘,模拟了一对一的空战。5月2日,美国空军部长FrankKendall在Edwards空军基地驾驶X-62AVISTA升空注意,在一小时的飞行中,所有飞行动作都由AI自主完成!Kendall表示——在过去的几十年中,我们一直在思考自主空对空作战的无限潜力,但它始终显得遥不可及。然而如今,

See all articles