L'apprentissage par renforcement rencontre les instructions en langage naturel

Former un agent pour réaliser des tâches spécifiques ou adopter certains comportements repose souvent sur un truc appelé l'Apprentissage par renforcement. Cette approche est super utile quand y'a pas d'exemples d'experts à suivre. Mais quand on essaie d'apprendre de nouvelles tâches ou comportements, un gros défi se présente : créer des systèmes de récompense adaptés. Ces systèmes de récompense aident à indiquer à quel point l'agent s'en sort. Malheureusement, concevoir ces récompenses peut devenir très complexe et difficile à gérer.

Pour régler ce problème, on propose une nouvelle méthode appelée Text-Aware Diffusion for Policy Learning (TADPoLe). Cette méthode utilise un modèle de diffusion textuel pré-entraîné qui reste fixe pendant l'entraînement. Ce modèle aide à créer des signaux de récompense denses qui s'alignent sur des objectifs en Langage Naturel. On pense que les modèles génératifs à grande échelle contiennent des infos précieuses qui peuvent guider le comportement d'un agent pas seulement selon le texte mais aussi de manière naturelle, en se basant sur des observations humaines générales issues de données en ligne.

Dans nos tests, on montre comment TADPoLe peut efficacement apprendre aux agents à atteindre de nouveaux objectifs et à réaliser des mouvements continus comme décrits dans le langage de tous les jours. Ça a été démontré dans des environnements humanoïdes et canins. Fait intéressant, les comportements appris ont été réalisés sans se baser sur des récompenses spécifiques ou des conseils d'experts, et ils semblaient plus naturels selon le jugement humain. On a aussi découvert que TADPoLe performait bien dans des tâches liées à la manipulation robotique, notamment dans un environnement difficile nommé Meta-World.

#Défis de l'apprentissage par renforcement

Une question importante qu'on explore, c'est si on peut entraîner des agents à contrôler des figures humanoïdes dans des environnements simulés de manière efficace, en leur permettant de rester stables. Par exemple, peuvent-ils se tenir debout avec les mains sur les hanches, s'agenouiller ou faire des écarts ? Bien que les algorithmes existants aient réussi dans le scénario de base de se tenir debout, les autres poses spécifiées continuent de poser des problèmes. Cette difficulté survient parce qu'atteindre ces poses spécifiques nécessite souvent des fonctions de récompense soigneusement conçues, ce qui peut devenir lourd et incohérent à mesure que plus de comportements sont ajoutés.

Notre recherche se tourne vers le langage naturel comme un moyen flexible pour les humains de spécifier leurs actions désirées. On veut voir comment on peut créer un signal de récompense basé sur des entrées linguistiques, supprimant ainsi le besoin de systèmes de récompense conçus manuellement.

#Présentation de TADPoLe

TADPoLe repose sur un modèle de diffusion pré-entraîné pour générer des signaux de récompense pour l'apprentissage des politiques de manière zéro-shot. Cela signifie que les agents peuvent apprendre à réaliser des tâches qu'ils n'ont jamais rencontrées simplement en recevant des descriptions textuelles des actions désirées.

Le concept derrière TADPoLe est simple. Une politique d'apprentissage par renforcement, qui dirige les actions d'un agent, peut être vue comme une représentation vidéo lorsqu'elle opère dans un environnement visuel. Pendant que l'agent agit, une vidéo est produite selon ces actions. En même temps, un modèle texte-image crée des images à partir de descriptions textuelles. En comparant les visuels générés par les politiques de l'agent avec ceux du modèle de diffusion, on peut obtenir un signal de récompense qui indique à l'agent à quel point il s'en sort bien.

Notre approche est distincte car elle utilise un modèle génératif général, plutôt qu'un modèle spécifiquement entraîné pour des tâches particulières. Cette large utilité est un des points forts de TADPoLe.

#Comment fonctionne TADPoLe

TADPoLe génère des récompenses en prenant des images créées à partir des actions de l'agent et en les associant avec le texte entrant. À chaque étape, on calcule un score qui reflète à quel point l'image rendue s'aligne avec le texte spécifié. Pour cela, le modèle ajoute du bruit aléatoire aux images rendues, puis essaie de prédire l'image originale sans et avec le texte comme contexte. En comparant ces prédictions, on peut évaluer la qualité des actions de l'agent.

Le signal de récompense global est formé en combinant deux aspects principaux : le premier mesure à quel point l'image correspond au texte, et le second évalue si les actions prises par l'agent semblent naturelles. Cette comparaison systématique nous permet de "distiller" la compréhension visuelle et le contexte capturé par le modèle de diffusion dans un cadre pratique pour enseigner à l'agent.

Dans notre modèle de base, TADPoLe utilise un Modèle de diffusion texte-image pour produire des récompenses basées uniquement sur l'image du cadre immédiat suivant chaque action. Cependant, on explore aussi une extension appelée Video-TADPoLe. Cette version utilise un modèle de diffusion texte-vidéo, prenant en compte une fenêtre glissante de plusieurs cadres pour calculer les récompenses. Grâce à cela, l'agent apprend à exécuter une séquence d'actions qui maintiennent l'alignement avec l'entrée textuelle et les qualités de mouvement naturelles.

#Évaluation de TADPoLe

À travers des évaluations intensives dans divers environnements, y compris ceux qui ressemblent à des humanoïdes et des chiens, on démontre que TADPoLe peut apprendre avec succès de nouvelles politiques zéro-shot basées sur des incitations en langage naturel. Cette capacité permet à l'agent d'effectuer une gamme de tâches, allant de l'atteinte de poses spécifiques à l'exécution de mouvements continus.

Pour les tests, on a utilisé des environnements avec des difficultés connues, comme le DeepMind Control Suite et les tâches de Meta-World. Ce dernier est conçu pour l'apprentissage par renforcement multi-tâches, ce qui en fait un cadre précieux pour nos expériences. En modifiant ces environnements pour présenter des défis adaptés, on a pu tester à quel point TADPoLe pouvait s'adapter et apprendre.

#Comparaisons de base

On a comparé TADPoLe avec d'autres méthodes qui utilisaient aussi des récompenses basées sur le texte. Pour une évaluation équitable des performances, on s'est assuré que tous les modèles fonctionnaient sous la même architecture et conditions d'entraînement de base. On a suivi à quel point chaque approche facilitait la capacité de l'agent à accomplir des tâches basées uniquement sur les entrées linguistiques sans l'aide de démonstrations d'experts ou de récompenses prédéfinies.

Dans nos résultats, TADPoLe s'est démarqué en atteignant des taux de succès plus élevés dans une variété de tâches. Cela incluait des résultats constants tant dans les tâches orientées vers un but que dans les tâches d'action continue, surpassant plusieurs modèles de base qui s'appuyaient sur des méthodes de génération de récompenses traditionnelles.

#Capacités d'atteinte des objectifs

Quand il s'agissait de tâches d'atteinte d'objectifs, TADPoLe visait à entraîner les agents à maintenir des poses spécifiques décrites par des incitations textuelles. L'accent ici était mis sur le fait que les actions ne soient pas seulement précises mais qu'elles paraissent également naturelles selon les standards humains.

Lors des évaluations, la performance de TADPoLe a été comparée avec des modèles qui pouvaient accéder à des récompenses réelles pour évaluer la posture debout. Bien que d'autres modèles aient bien performé, TADPoLe a montré des résultats supérieurs en générant des actions alignées avec le texte qui dépassaient l'exigence de base de rester immobile.

On a noté que TADPoLe pouvait répondre à des variations nuancées dans le texte, permettant à l'agent d'apprendre des comportements distinctement différents tout en respectant de légers changements dans les instructions.

#Apprentissage de la locomotion continue

Ensuite, on a exploré à quel point TADPoLe pouvait enseigner aux agents à réaliser des efforts de locomotion continue basés sur un langage descriptif. Contrairement aux poses définies, les tâches de mouvement continu posaient des défis supplémentaires puisqu'elles manquaient d'un cadre d'objectif statique.

Pour y remédier, on a utilisé Video-TADPoLe, qui a permis aux agents de comprendre le mouvement à travers plusieurs cadres et contextes. Cela a rendu possible pour les agents d'apprendre des actions cohérentes qui semblaient naturelles et appropriées pour les tâches données.

Dans ces expériences, on a constaté que Video-TADPoLe surpassait nettement les modèles concurrents, démontrant qu'il pouvait apprendre à marcher, courir et exécuter d'autres mouvements fluides tout en s'alignant bien avec les incitations textuelles fournies.

#Tâches de manipulation robotique

TADPoLe s'est également révélé précieux dans le contexte des tâches de manipulation robotique, notamment au sein du cadre Meta-World. L'objectif ici était d'évaluer à quel point TADPoLe pouvait remplacer les systèmes de récompense conçus manuellement par un apprentissage conditionné par le texte.

Lors de l'évaluation, TADPoLe a livré des résultats impressionnants dans divers défis de manipulation, surpassant d'autres méthodes qui dépendaient soit de démonstrations d'experts, soit étaient limitées par leurs environnements d'entraînement. La large applicabilité de TADPoLe dans différentes tâches - atteignant des taux de succès qui mettaient en avant sa capacité à remplacer les méthodes traditionnelles avec flexibilité - pointait vers son potentiel en tant qu'outil fiable pour l'instruction basée sur le texte dans la robotique.

#Conclusion

Le développement de TADPoLe représente une avancée significative dans la formation d'agents utilisant des incitations en langage naturel. En générant efficacement des signaux de récompense qui guident le comportement basé sur le texte, TADPoLe permet d'apprendre dans des situations où les méthodes traditionnelles pourraient échouer ou nécessiter une conception manuelle extensive.

La flexibilité et les capacités étendues de TADPoLe ouvrent de nouvelles avenues pour la recherche et l'application, notamment pour enseigner aux agents à exécuter rapidement et efficacement des tâches inédites sur la base d'entrées linguistiques claires. Les améliorations futures pourraient se concentrer sur le contrôle précis de la manière dont des mots spécifiques dans les incitations textuelles influencent les résultats d'entraînement, tout en gérant les perspectives variées dans des environnements visuels pour enrichir encore le processus d'apprentissage.

Dans l'ensemble, TADPoLe offre une voie prometteuse à l'intersection du langage et de la robotique, combinant les forces des modèles pré-entraînés avec l'apprentissage par renforcement pour créer des agents plus adaptables et intelligents.